前言
- 学习视频：【尚硅谷】Kafka3.x教程（从入门到调优，深入全面）
- 本内容仅用于个人学习笔记，如有侵扰，联系删除
1 Kafka 概述
1.1 定义
Kafka传统定义: Kafka 是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列（Message Queue），主要应用于大数据实时处理领域。
发布/订阅: 消息的发布者不会将消息直接发送给特定的订阅者，而是将发布的消息分为不同的类别，订阅者只接收感兴趣的消息。
Kafka最新定义: Kaka是一个开源的分布式事件流平台 ( Event StreamingPlatform)，被数千家公司用于高性能数据管道、流分析、数据集成和关键任务应用。
1.2 消息队列
目前企业中比较常见的消息队列产品主要有 Kafka、ActiveMQ 、RabbitMQ 、RocketMQ 等。
在大数据场景主要采用 Kafka 作为消息队列。在 JavaEE 开发中主要采用 ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ。
1.2.1 传统消息队列的应用场景
传统的消息队列的主要应用场景包括：缓存/消峰、解耦和异步通信。
-
缓冲/消峰：有助于控制和优化数据流经过系统的速度，解决生产消息和消费消息的处理速度不一致的情况。
-
解耦：允许你独立的扩展或修改两边的处理过程，只要确保它们遵守同样的接口约束。
-
异步通信： 允许用户把一个消息放入队列，但并不立即处理它，然后在需要的时候再去处理它们。
1.2.2 消息队列的两种模式
1）点对点模式
• 消费者主动拉取数据，消息收到后清除消息
2）发布/订阅模式
• 可以有多个topic主题（浏览、点赞、收藏、评论等）
• 消费者消费数据之后，不删除数据
• 每个消费者相互独立，都可以消费到数据
1.3 Kafka 基础架构
Producer：消息生产者，就是向Kafka broker发消息的客户端。Consumer：消息消费者，向Kafka broker取消息的客户端。Consumer Group（CG）：消费者组，由多个 consumer 组成。消费者组内每个消费者负责消费不同分区的数据，一个分区只能由一个组内消费者消费；消费者组之间互不影响。所有的消费者都属于某个消费者组，即消费者组是逻辑上的一个订阅者。Broker：一台 Kafka 服务器就是一个 broker。一个集群由多个 broker 组成。一个broker 可以容纳多个 topic。Topic：可以理解为一个队列，生产者和消费者面向的都是一个topicPartition：为了实现扩展性，一个非常大的 topic 可以分布到多个 broker（即服务器）上，一个 topic 可以分为多个 partition，每个 partition 是一个有序的队列。Replica：副本。一个 topic 的每个分区都有若干个副本，一个 Leader 和若干个Follower。Leader：每个分区多个副本的“主”，生产者发送数据的对象，以及消费者消费数据的对象都是 Leader。Follower：每个分区多个副本中的“从”，实时从 Leader 中同步数据，保持和Leader 数据的同步。Leader 发生故障时，某个 Follower 会成为新的 Leader。
2 Kafka 快速入门
2.1 安装部署
2.1.1 集群规划
| hadoop102 | hadoop103 | hadoop104 |
|---|---|---|
| zk | zk | zk |
| kafka | kafka | kafka |
2.1.2 集群部署
0）官方下载地址：http://kafka.apache.org/downloads.html
1）解压安装包
[atguigu@hadoop102 software]$ tar -zxvf kafka_2.12-3.0.0.tgz -C /opt/module/
2）修改解压后的文件名称
[atguigu@hadoop102 module]$ mv kafka_2.12-3.0.0/ kafka
3）进入到/opt/module/kafka 目录，修改配置文件
[atguigu@hadoop102 kafka]$ cd config/
[atguigu@hadoop102 config]$ vim server.properties
输入以下内容：
#broker 的全局唯一编号，不能重复，只能是数字。
broker.id=0
#处理网络请求的线程数量
num.network.threads=3
#用来处理磁盘 IO 的线程数量
num.io.threads=8
#发送套接字的缓冲区大小
socket.send.buffer.bytes=102400
#接收套接字的缓冲区大小
socket.receive.buffer.bytes=102400
#请求套接字的缓冲区大小
socket.request.max.bytes=104857600
#kafka 运行日志(数据)存放的路径，路径不需要提前创建，kafka 自动帮你创建，可以
配置多个磁盘路径，路径与路径之间可以用"，"分隔
log.dirs=/opt/module/kafka/datas
#topic 在当前 broker 上的分区个数
num.partitions=1
#用来恢复和清理 data 下数据的线程数量
num.recovery.threads.per.data.dir=1
# 每个 topic 创建时的副本数，默认时 1 个副本
offsets.topic.replication.factor=1
#segment 文件保留的最长时间，超时将被删除
log.retention.hours=168
#每个 segment 文件的大小，默认最大 1G
log.segment.bytes=1073741824
# 检查过期数据的时间，默认 5 分钟检查一次是否数据过期
log.retention.check.interval.ms=300000
#配置连接 Zookeeper 集群地址（在 zk 根目录下创建/kafka，方便管理）
zookeeper.connect=hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181/kafka
# listeners 配置项指定 Kafka 服务器监听的地址和端口。在这里，它使用的是 PLAINTEXT 协议，并监听所有可用的网络接口（: 表示所有接口），端口号为 9092。
listeners=PLAINTEXT://:9092
# advertised.listeners 配置项用于指定 Kafka 服务器对外宣传的地址和端口。在这里，它指定 Kafka 服务器的主机名为 hadoop102，端口号为 9092。
advertised.listeners=PLAINTEXT://hadoop102:9092
4）分发安装包
[atguigu@hadoop102 module]$ xsync kafka/
5）分别在 hadoop103 和 hadoop104 上修改配置文件/opt/module/kafka/config/server.properties
中的 broker.id=1、broker.id=2
注：broker.id 不得重复，整个集群中唯一。
[atguigu@hadoop103 module]$ vim kafka/config/server.properties
# 修改:
# The id of the broker. This must be set to a unique integer for each broker.
broker.id=1
[atguigu@hadoop104 module]$ vim kafka/config/server.properties
# 修改:
# The id of the broker. This must be set to a unique integer for each broker.
broker.id=2
6）配置环境变量
（1）在/etc/profile.d/my_env.sh 文件中增加 kafka 环境变量配置
[atguigu@hadoop102 module]$ sudo vim /etc/profile.d/my_env.sh
增加如下内容：
#KAFKA_HOME
export KAFKA_HOME=/opt/module/kafka
export PATH=$PATH:$KAFKA_HOME/bin
（2）刷新一下环境变量。
[atguigu@hadoop102 module]$ source /etc/profile
（3）分发环境变量文件到其他节点，并 source。
[atguigu@hadoop102 module]$ sudo /home/atguigu/bin/xsync
/etc/profile.d/my_env.sh
[atguigu@hadoop103 module]$ source /etc/profile
[atguigu@hadoop104 module]$ source /etc/profile
7）启动集群
（1）先启动 Zookeeper 集群，然后启动 Kafka。
[atguigu@hadoop102 kafka]$ zk.sh start
（2）依次在 hadoop102、hadoop103、hadoop104 节点上启动 Kafka。
[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-server-start.sh -daemon config/server.properties
[atguigu@hadoop103 kafka]$ bin/kafka-server-start.sh -daemon config/server.properties
[atguigu@hadoop104 kafka]$ bin/kafka-server-start.sh -daemon config/server.properties
注意：配置文件的路径要能够到 server.properties。
8）关闭集群
[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-server-stop.sh
[atguigu@hadoop103 kafka]$ bin/kafka-server-stop.sh
[atguigu@hadoop104 kafka]$ bin/kafka-server-stop.sh
2.1.3 集群启停脚本
1）在/home/atguigu/bin 目录下创建文件 kf.sh 脚本文件
[atguigu@hadoop102 bin]$ vim kf.sh
脚本如下：
#! /bin/bash
case $1 in
"start"){for i in hadoop102 hadoop103 hadoop104doecho " --------启动 $i Kafka-------"ssh $i "/opt/module/kafka/bin/kafka-server-start.sh -
daemon /opt/module/kafka/config/server.properties"done
};;
"stop"){for i in hadoop102 hadoop103 hadoop104doecho " --------停止 $i Kafka-------"ssh $i "/opt/module/kafka/bin/kafka-server-stop.sh "done
};;
esac
2）添加执行权限
[atguigu@hadoop102 bin]$ chmod +x kf.sh
3）启动集群命令
[atguigu@hadoop102 ~]$ kf.sh start
4）停止集群命令
[atguigu@hadoop102 ~]$ kf.sh stop
注意：停止 Kafka 集群时，一定要等 Kafka 所有节点进程全部停止后再停止 Zookeeper集群。因为 Zookeeper 集群当中记录着 Kafka 集群相关信息，Zookeeper 集群一旦先停止，Kafka 集群就没有办法再获取停止进程的信息，只能手动杀死 Kafka 进程了。
2.2 Kafka 命令行操作
Kafka 基础架构
2.2.1 主题命令行操作
1）查看操作主题命令参数
[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-topics.sh
| 参数 | 描述 |
|---|---|
| –bootstrap-server <String: server toconnect to> | 连接的 Kafka Broker 主机名称和端口号。 |
| –topic <String: topic> | 操作的 topic 名称。 |
| –create | 创建主题。 |
| –delete | 删除主题。 |
| –alter | 修改主题。 |
| –list | 查看所有主题。 |
| –describe | 查看主题详细描述。 |
| –partitions <Integer: # of partitions> | 设置分区数。 |
| –replication-factor<Integer: replication factor> | 设置分区副本。 |
| –config <String: name=value> | 更新系统默认的配置。 |
2）查看当前服务器中的所有 topic
[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --list
3）创建 first topic
[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --create --partitions 1 --replication-factor 3 --topic first
选项说明：
–topic 定义 topic 名
–replication-factor 定义副本数
–partitions 定义分区数
4）查看 first 主题的详情
[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --describe --topic first
5）修改分区数（注意：分区数只能增加，不能减少）
[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --alter --topic first --partitions 3
6）再次查看 first 主题的详情
[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --describe --topic first
7）删除 topic（学生自己演示）
[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --delete --topic first
2.2.2 生产者命令行操作
1）查看操作生产者命令参数
[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-console-producer.sh
| 参数 | 描述 |
|---|---|
| –bootstrap-server <String: server toconnect to> | 连接的 Kafka Broker 主机名称和端口号。 |
| –topic <String: topic> | 操作的 topic 名称。 |
2）发送消息
[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-console-producer.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --topic first
>hello world
>atguigu atguigu
2.2.3 消费者命令行操作
1）查看操作消费者命令参数
[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-console-consumer.sh
| 参数 | 描述 |
|---|---|
| –bootstrap-server <String: server toconnect to> | 连接的 Kafka Broker 主机名称和端口号。 |
| –topic <String: topic> | 操作的 topic 名称。 |
| –from-beginning | 从头开始消费。 |
| –group <String: consumer group id> | 指定消费者组名称。 |
2）消费消息
（1）消费 first 主题中的数据。
[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --topic first
（2）把主题中所有的数据都读取出来（包括历史数据）。
[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --from-beginning --topic first
3 Kafka 生产者
3.1 生产者消息发送流程
3.1.1 发送原理
在消息发送的过程中，涉及到了两个线程——main 线程和 Sender 线程。在 main 线程中创建了一个双端队列 RecordAccumulator。main 线程将消息发送给 RecordAccumulator，Sender 线程不断从 RecordAccumulator 中拉取消息发送到 Kafka Broker。
发送流程
3.1.2 生产者重要参数列表
| 参数 | 描述 |
|---|---|
| bootstrap.servers | 生产者连接集群所需的 broker 地 址 清 单 。 例 如hadoop102:9092,hadoop103:9092,hadoop104:9092，可以设置 1 个或者多个，中间用逗号隔开。注意这里并非需要所有的 broker 地址，因为生产者从给定的 broker里查找到其他 broker 信息。 |
| key.serializer 和 value.serializer | 指定发送消息的 key 和 value 的序列化类型。一定要写全类名。 |
| buffer.memory | RecordAccumulator 缓冲区总大小，默认 32m。 |
| batch.size | 缓冲区一批数据最大值，默认 16k。适当增加该值，可以提高吞吐量，但是如果该值设置太大，会导致数据传输延迟增加。 |
| linger.ms | 如果数据迟迟未达到 batch.size，sender 等待 linger.time之后就会发送数据。单位 ms，默认值是 0ms，表示没有延迟。生产环境建议该值大小为 5-100ms 之间。 |
| acks | 0：生产者发送过来的数据，不需要等数据落盘应答。1：生产者发送过来的数据，Leader 收到数据后应答。-1（all）：生产者发送过来的数据，Leader+和 isr 队列里面的所有节点收齐数据后应答。默认值是-1，-1 和all 是等价的。 |
| max.in.flight.requests.per.connection | 允许最多没有返回 ack 的次数，默认为 5，开启幂等性要保证该值是 1-5 的数字。 |
| retries | 当消息发送出现错误的时候，系统会重发消息。retries表示重试次数。默认是 int 最大值，2147483647。如果设置了重试，还想保证消息的有序性，需要设置MAX_IN_FLIGHT_REQUESTS_PER_CONNECTION=1否则在重试此失败消息的时候，其他的消息可能发送成功了。 |
| retry.backoff.ms | 两次重试之间的时间间隔，默认是 100ms。 |
| enable.idempotence | 是否开启幂等性，默认 true，开启幂等性。 |
| compression.type | 生产者发送的所有数据的压缩方式。默认是 none，也就是不压缩。支持压缩类型：none、gzip、snappy、lz4 和 zstd。 |
3.2 异步发送 API
3.2.1 普通异步发送
1）需求：创建 Kafka 生产者，采用异步的方式发送到 Kafka Broker
异步发送流程
2）代码编写
（1）创建工程 kafka
（2）导入依赖
<dependency><groupId>org.apache.kafka</groupId><artifactId>kafka-clients</artifactId><version>3.0.0</version></dependency>
（3）创建包名：com.wts.kafka.CustomProducer
（4）编写不带回调函数的 API 代码
package com.atguigu.kafka.producer;import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;import java.util.Properties;public class CustomProducer {public static void main(String[] args) throwsInterruptedException {// 1. 创建 kafka 生产者的配置对象Properties properties = new Properties();// 2. 给 kafka 配置对象添加配置信息：bootstrap.serversproperties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"hadoop102:9092");// key,value 序列化（必须）：key.serializer，value.serializerproperties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,"org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,"org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");// 3. 创建 kafka 生产者对象KafkaProducer<String, String> kafkaProducer = newKafkaProducer<String, String>(properties);// 4. 调用 send 方法,发送消息for (int i = 0; i < 5; i++) {kafkaProducer.send(newProducerRecord<>("first", "atguigu " + i));}// 5. 关闭资源kafkaProducer.close();}
}
测试：
①在 hadoop102 上开启 Kafka 消费者。
[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --topic first
②在 IDEA 中执行代码，观察 hadoop102 控制台中是否接收到消息。
[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --topic first
atguigu 0
atguigu 1
atguigu 2
atguigu 3
atguigu 4
3.2.2 带回调函数的异步发送
回调函数会在 producer 收到 ack 时调用，为异步调用，该方法有两个参数，分别是元数据信息（RecordMetadata）和异常信息（Exception），如果 Exception 为 null，说明消息发送成功，如果 Exception 不为 null，说明消息发送失败。
带回调函数的异步发送流程
-
batch.size：只有数据积累到batch.size之后，sender才会发送数据。默认16k -
linger.ms：如果数据迟迟未达到batch.size，sender等 待linger.ms设置的时间到了之后就会发送数据。单位ms，默认值是0ms，表示没有延迟。-
0：生产者发送过来的数据，不需要等数据落盘应答。
-
1：生产者发送过来的数据，Leader收到数据后应答。
-
-1（all）：生产者发送过来的数据，Leader和ISR队列里面的所有节点收齐数据后应答。-1和all等价。
-
注意：消息发送失败会自动重试，不需要我们在回调函数中手动重试。
package com.wts.kafka;import org.apache.kafka.clients.producer.*;import java.util.Properties;public class CustomProducerCallBack {public static void main(String[] args) throws InterruptedException {// 1.创建 kafka 生产者的配置对象Properties properties = new Properties();// 2.给 kafka 配置对象添加配置信息：bootstrap.serversproperties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "150.158.135.181:9092,150.158.135.181:9093,150.158.135.181:9094");// key,value 序列化（必须）：key.serializer，value.serializerproperties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");// 3.创建 kafka 生产者对象KafkaProducer<String, String> kafkaProducer = new KafkaProducer<>(properties);// 4.调用 send 方法,发送消息for (int i = 0; i < 5; i++) {kafkaProducer.send(new ProducerRecord<>("first", "atguigu " + i), new Callback() {@Overridepublic void onCompletion(RecordMetadata recordMetadata, Exception e) {if (e == null) {System.out.println("主题：" + recordMetadata.topic() + "分区：" + recordMetadata.partition());}}});}// 5. 关闭资源kafkaProducer.close();}
}
测试：
①在 hadoop102 上开启 Kafka 消费者。
[atguigu@hadoop103 kafka]$ bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --topic first
②在 IDEA 中执行代码，观察 hadoop102 控制台中是否接收到消息。
[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --topic first
atguigu 0
atguigu 1
atguigu 2
atguigu 3
atguigu 4
③在 IDEA 控制台观察回调信息。
主题：first->分区：0
主题：first->分区：0
主题：first->分区：1
主题：first->分区：1
主题：first->分区：1
3.3 同步发送 API
同步发送流程
batch.size：只有数据积累到batch.size之后，sender才会发送数据。默认16klinger.ms：如果数据迟迟未达到batch.size，sender等待linger.ms设置的时间到了之后就会发送数据。单位ms，默认值是0ms，表示没有延迟。- 0：生产者发送过来的数据，不需要等数据落盘应答。
- 1：生产者发送过来的数据，Leader收到数据后应答。
- -1（all）：生产者发送过来的数据，Leader和ISR队列里面的所有节点收齐数据后应答。-1和all等价。
只需在异步发送的基础上，再调用一下 get()方法即可。
package com.wts.kafka;import org.apache.kafka.clients.producer.*;import java.util.Properties;
import java.util.concurrent.ExecutionException;public class CustomProducerSync {public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException {// 1.创建 kafka 生产者的配置对象Properties properties = new Properties();// 2.给 kafka 配置对象添加配置信息：bootstrap.serversproperties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "150.158.135.181:9092,150.158.135.181:9093,150.158.135.181:9094");// key,value 序列化（必须）：key.serializer，value.serializerproperties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");// 3.创建 kafka 生产者对象KafkaProducer<String, String> kafkaProducer = new KafkaProducer<>(properties);// 4.调用 send 方法,发送消息for (int i = 0; i < 5; i++) {// 同步发送kafkaProducer.send(new ProducerRecord<>("first", "kafka" + i)).get();}// 5. 关闭资源kafkaProducer.close();}
}测试：
①在 hadoop102 上开启 Kafka 消费者。
[atguigu@hadoop103 kafka]$ bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --topic first
②在 IDEA 中执行代码，观察 hadoop102 控制台中是否接收到消息。
[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-console-consumer.sh --
bootstrap-server hadoop102:9092 --topic first
atguigu 0
atguigu 1
atguigu 2
atguigu 3
atguigu 4
3.4 生产者分区
3.4.1 分区好处
-
便于合理使用存储资源，每个
Partition在一个Broker上存储，可以把海量的数据按照分区切割成一块一块数据存储在多台Broker上。合理控制分区的任务，可以实现负载均衡的效果。 -
提高并行度，生产者可以以分区为单位发送数据；消费者可以以分区为单位进行消费数据。
3.4.2 生产者发送消息的分区策略
1）默认的分区器 DefaultPartitioner
在 IDEA 中 ctrl +n，全局查找 DefaultPartitioner。
/**
* The default partitioning strategy:
* <ul>
* <li>If a partition is specified in the record, use it
* <li>If no partition is specified but a key is present choose a
partition based on a hash of the key
* <li>If no partition or key is present choose the sticky
partition that changes when the batch is full.
*
* See KIP-480 for details about sticky partitioning.
*/
public class DefaultPartitioner implements Partitioner {… …
}
Kafka 原则
2）案例一
将数据发往指定 partition 的情况下，例如，将所有数据发往分区 1 中。
package com.wts.kafka;import org.apache.kafka.clients.producer.*;import java.util.Properties;/*** @Description: CustomProducerCallbackPartitions* @Author: wts* @Date: 2024/1/24 14:12* @Version 1.0*/
public class CustomProducerCallbackPartitions {public static void main(String[] args) throws InterruptedException {// 1.创建 kafka 生产者的配置对象Properties properties = new Properties();// 2.给 kafka 配置对象添加配置信息：bootstrap.serversproperties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "150.158.135.181:9092,150.158.135.181:9093,150.158.135.181:9094");// key,value 序列化（必须）：key.serializer，value.serializerproperties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");// 3.创建 kafka 生产者对象KafkaProducer<String, String> kafkaProducer = new KafkaProducer<>(properties);// 4.调用 send 方法,发送消息for (int i = 0; i < 5; i++) {kafkaProducer.send(new ProducerRecord<>("first", 1, "", "atguigu " + i), new Callback() {@Overridepublic void onCompletion(RecordMetadata recordMetadata, Exception e) {if (e == null) {System.out.println("主题：" + recordMetadata.topic() + "分区：" + recordMetadata.partition());}}});}// 5. 关闭资源kafkaProducer.close();}
}
测试：
①在 hadoop102 上开启 Kafka 消费者。
[atguigu@hadoop103 kafka]$ bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --topic first
②在 IDEA 中执行代码，观察 hadoop102 控制台中是否接收到消息。
[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --topic first
atguigu 0
atguigu 1
atguigu 2
atguigu 3
atguigu 4
③在 IDEA 控制台观察回调信息。
主题：first->分区：1
主题：first->分区：1
主题：first->分区：1
主题：first->分区：1
主题：first->分区：1
3）案例二
没有指明 partition 值但有 key 的情况下，将 key 的 hash 值与 topic 的 partition 数进行取余得到 partition 值。
package com.wts.kafka;import org.apache.kafka.clients.producer.*;import java.util.Properties;public class CustomProducerCallbackPartitions {public static void main(String[] args) throws InterruptedException {// 1.创建 kafka 生产者的配置对象Properties properties = new Properties();// 2.给 kafka 配置对象添加配置信息：bootstrap.serversproperties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "150.158.135.181:9092,150.158.135.181:9093,150.158.135.181:9094");// key,value 序列化（必须）：key.serializer，value.serializerproperties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");// 3.创建 kafka 生产者对象KafkaProducer<String, String> kafkaProducer = new KafkaProducer<>(properties);// 4.调用 send 方法,发送消息for (int i = 0; i < 5; i++) {kafkaProducer.send(new ProducerRecord<>("first","a", "atguigu " + i), new Callback() {@Overridepublic void onCompletion(RecordMetadata recordMetadata, Exception e) {if (e == null) {System.out.println("主题：" + recordMetadata.topic() + "分区：" + recordMetadata.partition());}}});}// 5. 关闭资源kafkaProducer.close();}
}
测试：
①key="a"时，在控制台查看结果。
主题：first->分区：1
主题：first->分区：1
主题：first->分区：1
主题：first->分区：1
主题：first->分区：1
②key="b"时，在控制台查看结果。
主题：first->分区：2
主题：first->分区：2
主题：first->分区：2
主题：first->分区：2
主题：first->分区：2
③key="f"时，在控制台查看结果。
主题：first->分区：0
主题：first->分区：0
主题：first->分区：0
主题：first->分区：0
主题：first->分区：0
3.4.3 自定义分区器
如果研发人员可以根据企业需求，自己重新实现分区器。
1）需求
例如我们实现一个分区器实现，发送过来的数据中如果包含 atguigu，就发往 0 号分区，不包含 atguigu，就发往 1 号分区。
2）实现步骤
（1）定义类实现 Partitioner 接口。
（2）重写 partition()方法。
package com.wts.kafka;import org.apache.kafka.clients.producer.Partitioner;
import org.apache.kafka.common.Cluster;
import org.springframework.stereotype.Component;import java.util.Map;@Component
public class MyPartitioner implements Partitioner {/*** 返回信息对应的分区** @param topic 主题* @param key 消息的 key* @param keyBytes 消息的 key 序列化后的字节数组* @param value 消息的 value* @param valueBytes 消息的 value 序列化后的字节数组* @param cluster 集群元数据可以查看分区信息* @return*/@Overridepublic int partition(String topic, Object key, byte[]keyBytes, Object value, byte[] valueBytes, Cluster cluster) {// 获取消息String msgValue = value.toString();// 创建 partitionint partition;// 判断消息是否包含 atguiguif (msgValue.contains("atguigu")) {partition = 0;} else {partition = 1;}// 返回分区号return partition;}// 关闭资源@Overridepublic void close() {}// 配置方法@Overridepublic void configure(Map<String, ?> configs) {}
}
（3）使用分区器的方法，在生产者的配置中添加分区器参数。
package com.wts.kafka;import org.apache.kafka.clients.producer.*;import java.util.Properties;/*** @Description: CustomProducerCallbackPartitions* @Author: wts* @Date: 2024/1/24 14:12* @Version 1.0*/
public class CustomProducerCallbackPartitions {public static void main(String[] args) throws InterruptedException {// 1.创建 kafka 生产者的配置对象Properties properties = new Properties();// 2.给 kafka 配置对象添加配置信息：bootstrap.serversproperties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "150.158.135.181:9092,150.158.135.181:9093,150.158.135.181:9094");// key,value 序列化（必须）：key.serializer，value.serializerproperties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");// 添加自定义分区器properties.put(ProducerConfig.PARTITIONER_CLASS_CONFIG, "com.wts.kafka.MyPartitioner");// 3.创建 kafka 生产者对象KafkaProducer<String, String> kafkaProducer = new KafkaProducer<>(properties);// 4.调用 send 方法,发送消息for (int i = 0; i < 5; i++) {kafkaProducer.send(new ProducerRecord<>("first","atguigu " + i), new Callback() {@Overridepublic void onCompletion(RecordMetadata recordMetadata, Exception e) {if (e == null) {System.out.println(" 主题： " + recordMetadata.topic() + "->" + "分区：" + recordMetadata.partition());} else {e.printStackTrace();}}});}// 5. 关闭资源kafkaProducer.close();}
}
（4）测试
①在 hadoop102 上开启 Kafka 消费者。
[atguigu@hadoop103 kafka]$ bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --topic first
②在 IDEA 控制台观察回调信息。
主题：first->分区：0
主题：first->分区：0
主题：first->分区：0
主题：first->分区：0
主题：first->分区：0
3.5 生产经验——生产者如何提高吞吐量
package com.atguigu.kafka.producer;import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;import java.util.Properties;public class CustomProducerParameters {public static void main(String[] args) throwsInterruptedException {// 1. 创建 kafka 生产者的配置对象Properties properties = new Properties();// 2. 给 kafka 配置对象添加配置信息：bootstrap.serversproperties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"hadoop102:9092");// key,value 序列化（必须）：key.serializer，value.serializerproperties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,"org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,"org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");// batch.size：批次大小，默认 16Kproperties.put(ProducerConfig.BATCH_SIZE_CONFIG, 16384);// linger.ms：等待时间，默认 0properties.put(ProducerConfig.LINGER_MS_CONFIG, 1);// RecordAccumulator：缓冲区大小，默认 32M：buffer.memoryproperties.put(ProducerConfig.BUFFER_MEMORY_CONFIG, 33554432);// compression.type：压缩，默认 none，可配置值 gzip、snappy、lz4 和 zstdproperties.put(ProducerConfig.COMPRESSION_TYPE_CONFIG, "snappy");// 3. 创建 kafka 生产者对象KafkaProducer<String, String> kafkaProducer = newKafkaProducer<String, String>(properties);// 4. 调用 send 方法,发送消息for (int i = 0; i < 5; i++) {kafkaProducer.send(newProducerRecord<>("first", "atguigu " + i));}// 5. 关闭资源kafkaProducer.close();}
}
测试：
①在 hadoop102 上开启 Kafka 消费者。
[atguigu@hadoop103 kafka]$ bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --topic first
②在 IDEA 中执行代码，观察 hadoop102 控制台中是否接收到消息。
[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --topic first
atguigu 0
atguigu 1
atguigu 2
atguigu 3
atguigu 4
3.6 生产经验——数据可靠性
0）回顾发送流程
batch.size：只有数据积累到batch.size之后，sender才会发送数据。默认16klinger.ms：如果数据迟迟未达到batch.size，sender等待linger.time之后就会发送数据。单位ms，默认值是0ms，表示没有延迟。- 0：生产者发送过来的数据，不需要等数据落盘应答。
- 1：生产者发送过来的数据，Leader收到数据后应答。
- -1（all）：生产者发送过来的数据，Leader+和isr队列里面的所有节点收齐数据后应答。-1和all等价。
1）ack 应答原理
- 数据完全可靠条件 = ACK级别设置为-1 + 分区副本大于等于2 + ISR里应答的最小副本数量大于等于2
可靠性总结：
- acks=0，生产者发送过来数据就不管了，可靠性差，效率高；
- acks=1，生产者发送过来数据Leader应答，可靠性中等，效率中等；
- acks=-1，生产者发送过来数据Leader和ISR队列里面所有Follwer应答，可靠性高，效率低；
在生产环境中，acks=0很少使用；acks=1，一般用于传输普通日志，允许丢个别数据；acks=-1，一般用于传输和钱相关的数据，对可靠性要求比较高的场景。
数据重复分析：
acks： -1（all）：生产者发送过来的数据，Leader和ISR队列里面的所有节点收齐数据后应答。
package com.wts.kafka;import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;import java.util.Properties;public class CustomProducerTransactions {public static void main(String[] args) throws InterruptedException {// 1.创建 kafka 生产者的配置对象Properties properties = new Properties();// 2.给 kafka 配置对象添加配置信息properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "150.158.135.181:9092,150.158.135.181:9093,150.158.135.181:9094");// key,value 序列化properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());// 设置事务 id（必须），事务 id 任意起名properties.put(ProducerConfig.TRANSACTIONAL_ID_CONFIG, "transaction_id_0");// 3.创建 kafka 生产者对象KafkaProducer<String, String> kafkaProducer = new KafkaProducer<>(properties);// 初始化事务kafkaProducer.initTransactions();// 开启事务kafkaProducer.beginTransaction();try {// 4. 调用 send 方法,发送消息for (int i = 0; i < 5; i++) {// 发送消息kafkaProducer.send(new ProducerRecord<>("first", "atguigu " + i));}// int i = 1 / 0;// 提交事务kafkaProducer.commitTransaction();} catch (Exception e) {// 终止事务kafkaProducer.abortTransaction();} finally {// 5. 关闭资源kafkaProducer.close();}}
}
测试：
①在 hadoop102 上开启 Kafka 消费者。
[atguigu@hadoop103 kafka]$ bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --topic first
②在 IDEA 中执行代码，观察 hadoop102 控制台中是否接收到消息。
[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --topic first
atguigu 0
atguigu 1
atguigu 2
atguigu 3
atguigu 4
3.7 生产经验——数据去重
3.7.1 数据传递语义
- 至少一次（At Least Once）=
ACK级别设置为-1 + 分区副本大于等于2 + ISR里应答的最小副本数量大于等于2 - 最多一次（At Most Once）=
ACK级别设置为0 - 总结：
- At Least Once可以保证数据不丢失，但是
不能保证数据不重复； - At Most Once可以保证数据不重复，但是
不能保证数据不丢失。
- At Least Once可以保证数据不丢失，但是
- 精确一次（Exactly Once）：对于一些非常重要的信息，比如和钱相关的数据，要求数据
既不能重复也不丢失。 - Kafka 0.11版本以后，引入了一项重大特性：
幂等性和事务。
3.7.2 幂等性
1）幂等性原理
幂等性就是指Producer不论向Broker发送多少次重复数据，Broker端都只会持久化一条，保证了不重复。
精确一次（Exactly Once） = 幂等性 + 至少一次（ ack=-1 + 分区副本数>=2 + ISR最小副本数量>=2） 。
重复数据的判断标准：具有<PID, Partition, SeqNumber>相同主键的消息提交时，Broker只会持久化一条。其中PID是Kafka每次重启都会分配一个新的；Partition 表示分区号；Sequence Number是单调自增的。所以幂等性只能保证的是在单分区单会话内不重复。
2）如何使用幂等性
开启参数 enable.idempotence 默认为 true，false 关闭。
3.7.3 生产者事务
1）Kafka 事务原理
说明：开启事务，必须开启幂等性。
2）Kafka 的事务一共有如下 5 个 API
// 1 初始化事务
void initTransactions();
// 2 开启事务
void beginTransaction() throws ProducerFencedException;
// 3 在事务内提交已经消费的偏移量（主要用于消费者）
void sendOffsetsToTransaction(Map<TopicPartition, OffsetAndMetadata> offsets, String consumerGroupId) throws ProducerFencedException;
// 4 提交事务
void commitTransaction() throws ProducerFencedException;
// 5 放弃事务（类似于回滚事务的操作）
void abortTransaction() throws ProducerFencedException;
3）单个 Producer，使用事务保证消息的仅一次发送
package com.wts.kafka;import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;import java.util.Properties;public class CustomProducerTransactions {public static void main(String[] args) throws InterruptedException {// 1.创建 kafka 生产者的配置对象Properties properties = new Properties();// 2.给 kafka 配置对象添加配置信息properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "150.158.135.181:9092,150.158.135.181:9093,150.158.135.181:9094");// key,value 序列化properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());// 设置事务 id（必须），事务 id 任意起名properties.put(ProducerConfig.TRANSACTIONAL_ID_CONFIG, "transaction_id_0");// 3.创建 kafka 生产者对象KafkaProducer<String, String> kafkaProducer = new KafkaProducer<>(properties);// 初始化事务kafkaProducer.initTransactions();// 开启事务kafkaProducer.beginTransaction();try {// 4. 调用 send 方法,发送消息for (int i = 0; i < 5; i++) {// 发送消息kafkaProducer.send(new ProducerRecord<>("first", "atguigu " + i));}// int i = 1 / 0;// 提交事务kafkaProducer.commitTransaction();} catch (Exception e) {// 终止事务kafkaProducer.abortTransaction();} finally {// 5. 关闭资源kafkaProducer.close();}}
}3.8 生产经验——数据有序
3.9 生产经验——数据乱序
- kafka在1.x版本之前保证数据单分区有序，条件如下：
max.in.flight.requests.per.connection=1（不需要考虑是否开启幂等性）。 - kafka在1.x及以后版本保证数据单分区有序，条件如下：
- 未开启幂等性
max.in.flight.requests.per.connection需要设置为1。 - 开启幂等性
max.in.flight.requests.per.connection需要设置小于等于5。
- 未开启幂等性
原因说明：因为在kafka1.x以后，启用幂等后，kafka服务端会缓存producer发来的最近5个request的元数据，故无论如何，都可以保证最近5个request的数据都是有序的。
4 Kafka Broker
4.1 Kafka Broker 工作流程
4.1.1 Zookeeper 存储的 Kafka 信息
（1）启动 Zookeeper 客户端。
[atguigu@hadoop102 zookeeper-3.5.7]$ bin/zkCli.sh
（2）通过 ls 命令可以查看 kafka 相关信息。
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 2] ls /kafka
4.1.2 Kafka Broker 总体工作流程
1）模拟 Kafka 上下线，Zookeeper 中数据变化
（1）查看/kafka/brokers/ids 路径上的节点。
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 2] ls /kafka/brokers/ids
[0, 1, 2]
（2）查看/kafka/controller 路径上的数据。
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 15] get /kafka/controller
{"version":1,"brokerid":0,"timestamp":"1637292471777"}
（3）查看/kafka/brokers/topics/first/partitions/0/state 路径上的数据。
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 16] get
/kafka/brokers/topics/first/partitions/0/state
{"controller_epoch":24,"leader":0,"version":1,"leader_epoch":18,"
isr":[0,1,2]}
（4）停止 hadoop104 上的 kafka。
[atguigu@hadoop104 kafka]$ bin/kafka-server-stop.sh
（5）再次查看/kafka/brokers/ids 路径上的节点。
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 3] ls /kafka/brokers/ids
[0, 1]
（6）再次查看/kafka/controller 路径上的数据。
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 15] get /kafka/controller
{"version":1,"brokerid":0,"timestamp":"1637292471777"}
（7）再次查看/kafka/brokers/topics/first/partitions/0/state 路径上的数据。
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 16] get
/kafka/brokers/topics/first/partitions/0/state
{"controller_epoch":24,"leader":0,"version":1,"leader_epoch":18,"
isr":[0,1]}
（8）启动 hadoop104 上的 kafka。
[atguigu@hadoop104 kafka]$ bin/kafka-server-start.sh -
daemon ./config/server.properties
（9）再次观察（1）、（2）、（3）步骤中的内容。
4.1.3 Broker 重要参数
| 参数名称 | 描述 |
|---|---|
| replica.lag.time.max.ms | ISR 中，如果 Follower 长时间未向 Leader 发送通信请求或同步数据，则该 Follower 将被踢出 ISR。该时间阈值，默认 30s。 |
| auto.leader.rebalance.enable | 默认是 true。 自动 Leader Partition 平衡。 |
| leader.imbalance.per.broker.percentage | 默认是 10%。每个 broker 允许的不平衡的 leader的比率。如果每个 broker 超过了这个值，控制器会触发 leader 的平衡。 |
| leader.imbalance.check.interval.seconds | 默认值 300 秒。检查 leader 负载是否平衡的间隔时间。 |
| log.segment.bytes | Kafka 中 log 日志是分成一块块存储的，此配置是指 log 日志划分 成块的大小，默认值 1G。 |
| log.index.interval.bytes | 默认 4kb，kafka 里面每当写入了 4kb 大小的日志（.log），然后就往 index 文件里面记录一个索引。 |
| log.retention.hours | Kafka 中数据保存的时间，默认 7 天。 |
| log.retention.minutes | Kafka 中数据保存的时间，分钟级别，默认关闭。 |
| log.retention.ms | Kafka 中数据保存的时间，毫秒级别，默认关闭。 |
| log.retention.check.interval.ms | 检查数据是否保存超时的间隔，默认是 5 分钟。 |
| log.retention.bytes | 默认等于-1，表示无穷大。超过设置的所有日志总大小，删除最早的 segment。 |
| log.cleanup.policy | 默认是 delete，表示所有数据启用删除策略；如果设置值为 compact，表示所有数据启用压缩策略。 |
| num.io.threads | 默认是 8。负责写磁盘的线程数。整个参数值要占总核数的 50%。 num.replica.fetchers 副本拉取线程数，这个参数占总核数的 50%的 1/3 |
| num.network.threads | 默认是 3。数据传输线程数，这个参数占总核数的50%的 2/3 。 |
| log.flush.interval.messages | 强制页缓存刷写到磁盘的条数，默认是 long 的最大值，9223372036854775807。一般不建议修改，交给系统自己管理。 |
| log.flush.interval.ms | 每隔多久，刷数据到磁盘，默认是 null。一般不建议修改，交给系统自己管理。 |
4.2 生产经验——节点服役和退役
4.2.1 服役新节点
-
新节点准备
（1）关闭 hadoop104，并右键执行克隆操作。
（2）开启 hadoop105，并修改 IP 地址。[root@hadoop104 ~]# vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfgens33 DEVICE=ens33 TYPE=Ethernet ONBOOT=yes BOOTPROTO=static NAME="ens33" IPADDR=192.168.10.105 PREFIX=24 GATEWAY=192.168.10.2 DNS1=192.168.10.2（3）在 hadoop105 上，修改主机名称为 hadoop105。
[root@hadoop104 ~]# vim /etc/hostname hadoop105（4）重新启动 hadoop104、hadoop105。
（5）修改 haodoop105 中 kafka 的 broker.id 为 3。
（6）删除 hadoop105 中 kafka 下的 datas 和 logs。[atguigu@hadoop105 kafka]$ rm -rf datas/* logs/*（7）启动 hadoop102、hadoop103、hadoop104 上的 kafka 集群。
[atguigu@hadoop102 ~]$ zk.sh start [atguigu@hadoop102 ~]$ kf.sh start（8）单独启动 hadoop105 中的 kafka。
[atguigu@hadoop105 kafka]$ bin/kafka-server-start.sh -daemon ./config/server.properties -
执行负载均衡操作
（1）创建一个要均衡的主题。[atguigu@hadoop102 kafka]$ vim topics-to-move.json {"topics": [{"topic": "first"}],"version": 1 }（2）生成一个负载均衡的计划。
[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-reassign-partitions.sh -- bootstrap-server hadoop102:9092 --topics-to-move-json-file topics-to-move.json --broker-list "0,1,2,3" --generate Current partition replica assignment {"version":1,"partitions":[{"topic":"first","partition":0,"replic as":[0,2,1],"log_dirs":["any","any","any"]},{"topic":"first","par tition":1,"replicas":[2,1,0],"log_dirs":["any","any","any"]},{"to pic":"first","partition":2,"replicas":[1,0,2],"log_dirs":["any"," any","any"]}]} Proposed partition reassignment configuration {"version":1,"partitions":[{"topic":"first","partition":0,"replic as":[2,3,0],"log_dirs":["any","any","any"]},{"topic":"first","par tition":1,"replicas":[3,0,1],"log_dirs":["any","any","any"]},{"to pic":"first","partition":2,"replicas":[0,1,2],"log_dirs":["any"," any","any"]}]}（3）创建副本存储计划（所有副本存储在 broker0、broker1、broker2、broker3 中）。
[atguigu@hadoop102 kafka]$ vim increase-replication-factor.json输入如下内容：
{"version":1,"partitions":[{"topic":"first","partition":0,"replic as":[2,3,0],"log_dirs":["any","any","any"]},{"topic":"first","par tition":1,"replicas":[3,0,1],"log_dirs":["any","any","any"]},{"to pic":"first","partition":2,"replicas":[0,1,2],"log_dirs":["any"," any","any"]}]}（4）执行副本存储计划。
[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-reassign-partitions.sh -- bootstrap-server hadoop102:9092 --reassignment-json-file increase-replication-factor.json --execute（5）验证副本存储计划。
[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-reassign-partitions.sh -- bootstrap-server hadoop102:9092 --reassignment-json-file increase-replication-factor.json --verify Status of partition reassignment: Reassignment of partition first-0 is complete. Reassignment of partition first-1 is complete. Reassignment of partition first-2 is complete. Clearing broker-level throttles on brokers 0,1,2,3 Clearing topic-level throttles on topic first
4.2.2 退役旧节点
-
执行负载均衡操作
先按照退役一台节点，生成执行计划，然后按照服役时操作流程执行负载均衡。
（1）创建一个要均衡的主题。[atguigu@hadoop102 kafka]$ vim topics-to-move.json {"topics": [{"topic": "first"}],"version": 1 }（2）创建执行计划。
[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-reassign-partitions.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --topics-to-move-json-file topics-to-move.json --broker-list "0,1,2" --generate Current partition replica assignment {"version":1,"partitions":[{"topic":"first","partition":0,"replic as":[2,0,1],"log_dirs":["any","any","any"]},{"topic":"first","par tition":1,"replicas":[3,1,2],"log_dirs":["any","any","any"]},{"to pic":"first","partition":2,"replicas":[0,2,3],"log_dirs":["any"," any","any"]}]} Proposed partition reassignment configuration {"version":1,"partitions":[{"topic":"first","partition":0,"replicas":[2,0,1],"log_dirs":["any","any","any"]},{"topic":"first","par tition":1,"replicas":[0,1,2],"log_dirs":["any","any","any"]},{"to pic":"first","partition":2,"replicas":[1,2,0],"log_dirs":["any"," any","any"]}]}（3）创建副本存储计划（所有副本存储在 broker0、broker1、broker2 中）。
[atguigu@hadoop102 kafka]$ vim increase-replication-factor.json {"version":1,"partitions":[{"topic":"first","partition":0,"replic as":[2,0,1],"log_dirs":["any","any","any"]},{"topic":"first","par tition":1,"replicas":[0,1,2],"log_dirs":["any","any","any"]},{"to pic":"first","partition":2,"replicas":[1,2,0],"log_dirs":["any"," any","any"]}]}（4）执行副本存储计划。
[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-reassign-partitions.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --reassignment-json-file increase-replication-factor.json --execute（5）验证副本存储计划。
[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-reassign-partitions.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --reassignment-json-file increase-replication-factor.json --verify Status of partition reassignment: Reassignment of partition first-0 is complete. Reassignment of partition first-1 is complete. Reassignment of partition first-2 is complete. Clearing broker-level throttles on brokers 0,1,2,3 Clearing topic-level throttles on topic first -
执行停止命令
在 hadoop105 上执行停止命令即可。
[atguigu@hadoop105 kafka]$ bin/kafka-server-stop.sh
4.3 Kafka 副本
4.3.1 副本基本信息
- Kafka 副本作用：提高数据可靠性。
- Kafka 默认副本 1 个，生产环境一般配置为 2 个，保证数据可靠性；太多副本会增加磁盘存储空间，增加网络上数据传输，降低效率。
- Kafka 中副本分为：Leader 和 Follower。Kafka 生产者只会把数据发往 Leader，然后 Follower 找 Leader 进行同步数据。
- Kafka 分区中的所有副本统称为 AR（Assigned Repllicas）。
- AR = ISR + OSR
- ISR，表示和 Leader 保持同步的 Follower 集合。如果 Follower 长时间未向 Leader 发送通信请求或同步数据，则该 Follower 将被踢出 ISR。该时间阈值由 replica.lag.time.max.ms参数设定，默认 30s。Leader 发生故障之后，就会从 ISR 中选举新的 Leader。
- OSR，表示 Follower 与 Leader 副本同步时，延迟过多的副本。
4.3.2 Leader 选举流程
Kafka 集群中有一个 broker 的 Controller 会被选举为 Controller Leader，负责管理集群broker 的上下线，所有 topic 的分区副本分配和 Leader 选举等工作。
Controller 的信息同步工作是依赖于 Zookeeper 的。
（1）创建一个新的 topic，4 个分区，4 个副本
[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server
hadoop102:9092 --create --topic atguigu1 --partitions 4 --replication-factor
4
Created topic atguigu1.
（2）查看 Leader 分布情况
[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --describe --topic atguigu1
Topic: atguigu1 TopicId: awpgX_7WR-OX3Vl6HE8sVg PartitionCount: 4 ReplicationFactor: 4
Configs: segment.bytes=1073741824
Topic: atguigu1 Partition: 0 Leader: 3 Replicas: 3,0,2,1 Isr: 3,0,2,1
Topic: atguigu1 Partition: 1 Leader: 1 Replicas: 1,2,3,0 Isr: 1,2,3,0
Topic: atguigu1 Partition: 2 Leader: 0 Replicas: 0,3,1,2 Isr: 0,3,1,2
Topic: atguigu1 Partition: 3 Leader: 2 Replicas: 2,1,0,3 Isr: 2,1,0,3
（3）停止掉 hadoop105 的 kafka 进程，并查看 Leader 分区情况
[atguigu@hadoop105 kafka]$ bin/kafka-server-stop.sh
[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --describe
--topic atguigu1
Topic: atguigu1 TopicId: awpgX_7WR-OX3Vl6HE8sVg PartitionCount: 4 ReplicationFactor: 4
Configs: segment.bytes=1073741824
Topic: atguigu1 Partition: 0 Leader: 0 Replicas: 3,0,2,1 Isr: 0,2,1
Topic: atguigu1 Partition: 1 Leader: 1 Replicas: 1,2,3,0 Isr: 1,2,0
Topic: atguigu1 Partition: 2 Leader: 0 Replicas: 0,3,1,2 Isr: 0,1,2
Topic: atguigu1 Partition: 3 Leader: 2 Replicas: 2,1,0,3 Isr: 2,1,0
（4）停止掉 hadoop104 的 kafka 进程，并查看 Leader 分区情况
[atguigu@hadoop104 kafka]$ bin/kafka-server-stop.sh
[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --describe --topic atguigu1
Topic: atguigu1 TopicId: awpgX_7WR-OX3Vl6HE8sVg PartitionCount: 4 ReplicationFactor: 4
Configs: segment.bytes=1073741824
Topic: atguigu1 Partition: 0 Leader: 0 Replicas: 3,0,2,1 Isr: 0,1
Topic: atguigu1 Partition: 1 Leader: 1 Replicas: 1,2,3,0 Isr: 1,0
Topic: atguigu1 Partition: 2 Leader: 0 Replicas: 0,3,1,2 Isr: 0,1
Topic: atguigu1 Partition: 3 Leader: 1 Replicas: 2,1,0,3 Isr: 1,0
（5）启动 hadoop105 的 kafka 进程，并查看 Leader 分区情况
[atguigu@hadoop105 kafka]$ bin/kafka-server-start.sh -daemon config/server.properties
[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --describe
--topic atguigu1
Topic: atguigu1 TopicId: awpgX_7WR-OX3Vl6HE8sVg PartitionCount: 4 ReplicationFactor: 4
Configs: segment.bytes=1073741824
Topic: atguigu1 Partition: 0 Leader: 0 Replicas: 3,0,2,1 Isr: 0,1,3
Topic: atguigu1 Partition: 1 Leader: 1 Replicas: 1,2,3,0 Isr: 1,0,3
Topic: atguigu1 Partition: 2 Leader: 0 Replicas: 0,3,1,2 Isr: 0,1,3
Topic: atguigu1 Partition: 3 Leader: 1 Replicas: 2,1,0,3 Isr: 1,0,3
（6）启动 hadoop104 的 kafka 进程，并查看 Leader 分区情况
[atguigu@hadoop104 kafka]$ bin/kafka-server-start.sh -daemon config/server.properties
[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --describe
--topic atguigu1
Topic: atguigu1 TopicId: awpgX_7WR-OX3Vl6HE8sVg PartitionCount: 4 ReplicationFactor: 4
Configs: segment.bytes=1073741824
Topic: atguigu1 Partition: 0 Leader: 0 Replicas: 3,0,2,1 Isr: 0,1,3,2
Topic: atguigu1 Partition: 1 Leader: 1 Replicas: 1,2,3,0 Isr: 1,0,3,2
Topic: atguigu1 Partition: 2 Leader: 0 Replicas: 0,3,1,2 Isr: 0,1,3,2
Topic: atguigu1 Partition: 3 Leader: 1 Replicas: 2,1,0,3 Isr: 1,0,3,2
（7）停止掉 hadoop103 的 kafka 进程，并查看 Leader 分区情况
[atguigu@hadoop103 kafka]$ bin/kafka-server-stop.sh
[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --describe --topic atguigu1
Topic: atguigu1 TopicId: awpgX_7WR-OX3Vl6HE8sVg PartitionCount: 4 ReplicationFactor: 4
Configs: segment.bytes=1073741824
Topic: atguigu1 Partition: 0 Leader: 0 Replicas: 3,0,2,1 Isr: 0,3,2
Topic: atguigu1 Partition: 1 Leader: 2 Replicas: 1,2,3,0 Isr: 0,3,2
Topic: atguigu1 Partition: 2 Leader: 0 Replicas: 0,3,1,2 Isr: 0,3,2
Topic: atguigu1 Partition: 3 Leader: 2 Replicas: 2,1,0,3 Isr: 0,3,2
4.3.3 Leader 和 Follower 故障处理细节
1.Follower 故障处理细节
2.Leader 故障处理细节
4.3.4 分区副本分配
如果 kafka 服务器只有 4 个节点，那么设置 kafka 的分区数大于服务器台数，在 kafka底层如何分配存储副本呢？
1）创建 16 分区，3 个副本
（1）创建一个新的 topic，名称为 second。
[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --create --partitions 16 --replication-factor 3 --topic second
（2）查看分区和副本情况。
[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --describe --topic second
Topic: second4 Partition: 0 Leader: 0 Replicas: 0,1,2 Isr: 0,1,2
Topic: second4 Partition: 1 Leader: 1 Replicas: 1,2,3 Isr: 1,2,3
Topic: second4 Partition: 2 Leader: 2 Replicas: 2,3,0 Isr: 2,3,0
Topic: second4 Partition: 3 Leader: 3 Replicas: 3,0,1 Isr: 3,0,1
Topic: second4 Partition: 4 Leader: 0 Replicas: 0,2,3 Isr: 0,2,3
Topic: second4 Partition: 5 Leader: 1 Replicas: 1,3,0 Isr: 1,3,0
Topic: second4 Partition: 6 Leader: 2 Replicas: 2,0,1 Isr: 2,0,1
Topic: second4 Partition: 7 Leader: 3 Replicas: 3,1,2 Isr: 3,1,2
Topic: second4 Partition: 8 Leader: 0 Replicas: 0,3,1 Isr: 0,3,1
Topic: second4 Partition: 9 Leader: 1 Replicas: 1,0,2 Isr: 1,0,2
Topic: second4 Partition: 10 Leader: 2 Replicas: 2,1,3 Isr: 2,1,3
Topic: second4 Partition: 11 Leader: 3 Replicas: 3,2,0 Isr: 3,2,0
Topic: second4 Partition: 12 Leader: 0 Replicas: 0,1,2 Isr: 0,1,2
Topic: second4 Partition: 13 Leader: 1 Replicas: 1,2,3 Isr: 1,2,3
Topic: second4 Partition: 14 Leader: 2 Replicas: 2,3,0 Isr: 2,3,0
Topic: second4 Partition: 15 Leader: 3 Replicas: 3,0,1 Isr: 3,0,1
分区副本分配
4.3.5 生产经验——手动调整分区副本存储
在生产环境中，每台服务器的配置和性能不一致，但是Kafka只会根据自己的代码规则创建对应的分区副本，就会导致个别服务器存储压力较大。所有需要手动调整分区副本的存储。
需求：创建一个新的topic，4个分区，两个副本，名称为three。将 该topic的所有副本都存储到broker0和broker1两台服务器上。
手动调整分区副本存储的步骤如下：
（1）创建一个新的 topic，名称为 three。
[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --create --partitions 4 --replication-factor 2 --topic three
（2）查看分区副本存储情况。
[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --describe --topic threeTopic: three TopicId: VK23As5rRSOKmiMImQFyZA PartitionCount: 4 ReplicationFactor: 2 Configs: segment.bytes=1073741824Topic: three Partition: 0 Leader: 1 Replicas: 1,2 Isr: 1,2Topic: three Partition: 1 Leader: 0 Replicas: 0,1 Isr: 0,1Topic: three Partition: 2 Leader: 2 Replicas: 2,0 Isr: 2,0Topic: three Partition: 3 Leader: 1 Replicas: 1,0 Isr: 1,0（3）创建副本存储计划（所有副本都指定存储在 broker0、broker1 中）。
[atguigu@hadoop102 kafka]$ vim increase-replication-factor.json
输入如下内容：
{
"version":1,
"partitions":[{"topic":"three","partition":0,"replicas":[0,1]},
{"topic":"three","partition":1,"replicas":[0,1]},
{"topic":"three","partition":2,"replicas":[1,0]},
{"topic":"three","partition":3,"replicas":[1,0]}]
}
（4）执行副本存储计划。
[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-reassign-partitions.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --reassignment-json-file increase-replication-factor.json --executeCurrent partition replica assignment{"version":1,"partitions":[{"topic":"three","partition":0,"replicas":[1,2],"log_dirs":["any","any"]},{"topic":"three","partition":1,"replicas":[0,1],"log_dirs":["any","any"]},{"topic":"three","partition":2,"replicas":[2,0],"log_dirs":["any","any"]},{"topic":"three","partition":3,"replicas":[1,0],"log_dirs":["any","any"]}]}
（5）验证副本存储计划。
[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-reassign-partitions.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --reassignment-json-file increase-replication-factor.json --verifyStatus of partition reassignment:
Reassignment of partition three-0 is complete.
Reassignment of partition three-1 is complete.
Reassignment of partition three-2 is complete.
Reassignment of partition three-3 is complete.
（6）查看分区副本存储情况。
[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --describe --topic threeTopic: three TopicId: VK23As5rRSOKmiMImQFyZA PartitionCount: 4 ReplicationFactor: 2 Configs: segment.bytes=1073741824Topic: three Partition: 0 Leader: 1 Replicas: 0,1 Isr: 1,0Topic: three Partition: 1 Leader: 0 Replicas: 0,1 Isr: 0,1Topic: three Partition: 2 Leader: 1 Replicas: 1,0 Isr: 0,1Topic: three Partition: 3 Leader: 1 Replicas: 1,0 Isr: 1,0
4.3.6 生产经验——Leader Partition 负载平衡
正常情况下，Kafka本身会自动把Leader Partition均匀分散在各个机器上，来保证每台机器的读写吞吐量都是均匀的。但是如果某些broker宕机，会导致Leader Partition过于集中在其他少部分几台broker上，这会导致少数几台broker的读写请求压力过高，其他宕机的broker重启之后都是follower partition，读写请求很低，造成集群负载不均衡。
| 参数名称 | 描述 |
|---|---|
| auto.leader.rebalance.enable | 默认是 true。 自动 Leader Partition 平衡。生产环境中，leader 重选举的代价比较大，可能会带来性能影响，建议设置为 false 关闭。 |
| leader.imbalance.per.broker.percentage | 默认是 10%。每个 broker 允许的不平衡的 leader的比率。如果每个 broker 超过了这个值，控制器会触发 leader 的平衡。 |
| leader.imbalance.check.interval.seconds | 默认值 300 秒。检查 leader 负载是否平衡的间隔时间。 |
4.3.7 生产经验——增加副本因子
在生产环境当中，由于某个主题的重要等级需要提升，我们考虑增加副本。副本数的增加需要先制定计划，然后根据计划执行。
1）创建 topic
[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --create --partitions 3 --replication-factor 1 --topic four
2）手动增加副本存储
（1）创建副本存储计划（所有副本都指定存储在 broker0、broker1、broker2 中）。
[atguigu@hadoop102 kafka]$ vim increase-replication-factor.json
输入如下内容：
{"version":1,"partitions":[{"topic":"four","partition":0,"replica
s":[0,1,2]},{"topic":"four","partition":1,"replicas":[0,1,2]},{"t
opic":"four","partition":2,"replicas":[0,1,2]}]}
（2）执行副本存储计划。
[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-reassign-partitions.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --reassignment-json-file increase-replication-factor.json --execute
4.4 文件存储
4.4.1 文件存储机制
1）Topic 数据的存储机制
2）思考：Topic 数据到底存储在什么位置？
（1）启动生产者，并发送消息。
[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-console-producer.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --topic first
>hello world
（2）查看 hadoop102（或者 hadoop103、hadoop104）的/opt/module/kafka/datas/first-1
（first-0、first-2）路径上的文件。
[atguigu@hadoop104 first-1]$ ls
00000000000000000092.index
00000000000000000092.log
00000000000000000092.snapshot
00000000000000000092.timeindex
leader-epoch-checkpoint
partition.metadata
（3）直接查看 log 日志，发现是乱码。
[atguigu@hadoop104 first-1]$ cat 00000000000000000092.log
\CYnF|©|©ÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿ"hello world
（4）通过工具查看 index 和 log 信息。
[atguigu@hadoop104 first-1]$ kafka-run-class.sh kafka.tools.DumpLogSegments
--files ./00000000000000000000.index
Dumping ./00000000000000000000.index
offset: 3 position: 152
[atguigu@hadoop104 first-1]$ kafka-run-class.sh kafka.tools.DumpLogSegments --files ./00000000000000000000.log
Dumping datas/first-0/00000000000000000000.log
Starting offset: 0
baseOffset: 0 lastOffset: 1 count: 2 baseSequence: -1 lastSequence: -1 producerId: -1
producerEpoch: -1 partitionLeaderEpoch: 0 isTransactional: false isControl: false position:
0 CreateTime: 1636338440962 size: 75 magic: 2 compresscodec: none crc: 2745337109 isvalid:
true
baseOffset: 2 lastOffset: 2 count: 1 baseSequence: -1 lastSequence: -1 producerId: -1
producerEpoch: -1 partitionLeaderEpoch: 0 isTransactional: false isControl: false position:
75 CreateTime: 1636351749089 size: 77 magic: 2 compresscodec: none crc: 273943004 isvalid:
true
baseOffset: 3 lastOffset: 3 count: 1 baseSequence: -1 lastSequence: -1 producerId: -1
producerEpoch: -1 partitionLeaderEpoch: 0 isTransactional: false isControl: false position:
152 CreateTime: 1636351749119 size: 77 magic: 2 compresscodec: none crc: 106207379 isvalid:
true
baseOffset: 4 lastOffset: 8 count: 5 baseSequence: -1 lastSequence: -1 producerId: -1
producerEpoch: -1 partitionLeaderEpoch: 0 isTransactional: false isControl: false position:
229 CreateTime: 1636353061435 size: 141 magic: 2 compresscodec: none crc: 157376877 isvalid:
true
baseOffset: 9 lastOffset: 13 count: 5 baseSequence: -1 lastSequence: -1 producerId: -1
producerEpoch: -1 partitionLeaderEpoch: 0 isTransactional: false isControl: false position:
370 CreateTime: 1636353204051 size: 146 magic: 2 compresscodec: none crc: 4058582827 isvalid:
true
3）index 文件和 log 文件详解
说明：日志存储参数配置
| 参数 | 描述 |
|---|---|
| log.segment.bytes | Kafka 中 log 日志是分成一块块存储的，此配置是指 log 日志划分成块的大小，默认值 1G。 |
| log.index.interval.bytes | 默认 4kb，kafka 里面每当写入了 4kb 大小的日志（.log），然后就往 index 文件里面记录一个索引。 稀疏索引。 |
4.4.2 文件清理策略
Kafka 中默认的日志保存时间为 7 天，可以通过调整如下参数修改保存时间。
- log.retention.hours，最低优先级小时，默认 7 天。
- log.retention.minutes，分钟。
- log.retention.ms，最高优先级毫秒。
- log.retention.check.interval.ms，负责设置检查周期，默认 5 分钟。
那么日志一旦超过了设置的时间，怎么处理呢？
Kafka 中提供的日志清理策略有 delete 和 compact 两种。
-
delete 日志删除：将过期数据删除
- log.cleanup.policy = delete 所有数据启用删除策略
（1）基于时间：默认打开。以 segment 中所有记录中的最大时间戳作为该文件时间戳。
（2）基于大小：默认关闭。超过设置的所有日志总大小，删除最早的 segment。
log.retention.bytes，默认等于-1，表示无穷大。
**思考：**如果一个 segment 中有一部分数据过期，一部分没有过期，怎么处理？
- log.cleanup.policy = delete 所有数据启用删除策略
-
compact 日志压缩
compact日志压缩：对于相同key的不同value值，只保留最后一个版本。- log.cleanup.policy = compact 所有数据启用压缩策略
压缩后的offset可能是不连续的，比如上图中没有6，当从这些offset消费消息时，将会拿到比这个offset大的offset对应的消息，实际上会拿到offset为7的消息，并从这个位置开始消费。
- log.cleanup.policy = compact 所有数据启用压缩策略
这种策略只适合特殊场景，比如消息的key是用户ID，value是用户的资料，通过这种压缩策略，整个消息集里就保存了所有用户最新的资料。
4.5 高效读写数据
-
Kafka 本身是分布式集群，可以采用分区技术，并行度高
-
读数据采用稀疏索引，可以快速定位要消费的数据
-
顺序写磁盘
Kafka 的 producer 生产数据，要写入到 log 文件中，写的过程是一直追加到文件末端，为顺序写。官网有数据表明，同样的磁盘，顺序写能到 600M/s，而随机写只有 100K/s。这与磁盘的机械机构有关，顺序写之所以快，是因为其省去了大量磁头寻址的时间。
-
页缓存 + 零拷贝技术
零拷贝：Kafka的数据加工处理操作交由Kafka生产者和Kafka消费者处理。Kafka Broker应用层不关心存储的数据，所以就不用走应用层，传输效率高。PageCache页缓存：Kafka重度依赖底层操作系统提供的PageCache功 能。当上层有写操作时，操作系统只是将数据写入PageCache。当读操作发生时，先从PageCache中查找，如果找不到，再去磁盘中读取。实际上PageCache是把尽可能多的空闲内存都当做了磁盘缓存来使用。
| 参数 | 描述 |
|---|---|
| log.flush.interval.messages | 强制页缓存刷写到磁盘的条数，默认是 long 的最大值，9223372036854775807。一般不建议修改，交给系统自己管理。 |
| log.flush.interval.ms | 每隔多久，刷数据到磁盘，默认是 null。一般不建议修改，交给系统自己管理。 |
5 Kafka 消费者
5.1 Kafka 消费方式
- pull（拉）模 式：
consumer采用从broker中主动拉取数据。Kafka采用这种方式。 - push（推）模式：
Kafka没有采用这种方式，因为由broker决定消息发送速率，很难适应所有消费者的消费速率。例如推送的速度是50m/s，Consumer1、Consumer2就来不及处理消息。
pull模式不足之处是，如果Kafka没有数据，消费者可能会陷入循环中，一直返回空数据。
5.2 Kafka 消费者工作流程
5.2.1 消费者总体工作流程
5.2.2 消费者组原理
Consumer Group（CG）：消费者组，由多个consumer组成。形成一个消费者组的条件，是所有消费者的groupid相同。
消费者组内每个消费者负责消费不同分区的数据，一个分区只能由一个组内消费者消费。消费者组之间互不影响。所有的消费者都属于某个消费者组，即消费者组是逻辑上的一个订阅者。
消费者组
消费者组初始化流程
消费者组详细消费流程
5.2.3 消费者重要参数
| 参数名称 | 描述 |
|---|---|
| bootstrap.servers | 向 Kafka 集群建立初始连接用到的 host/port 列表。 |
| key.deserializer 和value.deserializer | 指定接收消息的 key 和 value 的反序列化类型。一定要写全类名。 |
| group.id | 标记消费者所属的消费者组。 |
| enable.auto.commit | 默认值为 true，消费者会自动周期性地向服务器提交偏移量。 |
| auto.commit.interval.ms | 如果设置了 enable.auto.commit 的值为 true， 则该值定义了消费者偏移量向 Kafka 提交的频率，默认 5s。 |
| auto.offset.reset | 当 Kafka 中没有初始偏移量或当前偏移量在服务器中不存在（如，数据被删除了），该如何处理？ earliest：自动重置偏移量到最早的偏移量。 latest：默认，自动重置偏移量为最新的偏移量。 none：如果消费组原来的（previous）偏移量不存在，则向消费者抛异常。 anything：向消费者抛异常。 |
| offsets.topic.num.partitions | __consumer_offsets 的分区数，默认是 50 个分区。 |
| heartbeat.interval.ms | Kafka 消费者和 coordinator 之间的心跳时间，默认 3s。该条目的值必须小于 session.timeout.ms ，也不应该高于session.timeout.ms 的 1/3。 |
| session.timeout.ms | Kafka 消费者和 coordinator 之间连接超时时间，默认 45s。超过该值，该消费者被移除，消费者组执行再平衡。 |
| max.poll.interval.ms | 消费者处理消息的最大时长，默认是 5 分钟。超过该值，该消费者被移除，消费者组执行再平衡。 |
| fetch.min.bytes | 默认 1 个字节。消费者获取服务器端一批消息最小的字节数。 |
| fetch.max.wait.ms | 默认 500ms。如果没有从服务器端获取到一批数据的最小字节数。该时间到，仍然会返回数据。 |
| fetch.max.bytes | 默认 Default: 52428800（50 m）。消费者获取服务器端一批消息最大的字节数。如果服务器端一批次的数据大于该值（50m）仍然可以拉取回来这批数据，因此，这不是一个绝对最大值。一批次的大小受 message.max.bytes （broker config）or max.message.bytes （topic config）影响。 |
| max.poll.records | 一次 poll 拉取数据返回消息的最大条数，默认是 500 条。 |
5.3 消费者 API
5.3.1 独立消费者案例（订阅主题）
1）需求：
创建一个独立消费者，消费 first 主题中数据。
注意：在消费者 API 代码中必须配置消费者组 id。命令行启动消费者不填写消费者组id 会被自动填写随机的消费者组 id。
2）实现步骤
（1）创建包名：com.atguigu.kafka.consumer
（2）编写代码
package com.wts.kafka.consumer;import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;import java.time.Duration;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Properties;public class CustomConsumer {public static void main(String[] args) {// 1.创建消费者的配置对象Properties properties = new Properties();// 2.给消费者配置对象添加参数properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "150.158.135.181:9092,150.158.135.181:9093,150.158.135.181:9094");// 配置序列化 必须properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());// 配置消费者组（组名任意起名） 必须properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "test");// 创建消费者对象KafkaConsumer<String, String> kafkaConsumer = new KafkaConsumer<>(properties);// 注册要消费的主题（可以消费多个主题）ArrayList<String> topics = new ArrayList<>();topics.add("first");kafkaConsumer.subscribe(topics);// 拉取数据打印while (true) {// 设置 1s 中消费一批数据ConsumerRecords<String, String> consumerRecords = kafkaConsumer.poll(Duration.ofSeconds(1));// 打印消费到的数据for (ConsumerRecord<String, String> consumerRecord : consumerRecords) {System.out.println(consumerRecord);}}}
}
3）测试
（1）在 IDEA 中执行消费者程序。
（2）在 Kafka 集群控制台，创建 Kafka 生产者，并输入数据。
[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-console-producer.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --topic first
>hello
（3）在 IDEA 控制台观察接收到的数据。
ConsumerRecord(topic = first, partition = 1, leaderEpoch = 3, offset = 0, CreateTime = 1629160841112, serialized key size = -1, serialized value size = 5, headers = RecordHeaders(headers = [], isReadOnly = false), key = null, value = hello)
5.3.2 独立消费者案例（订阅分区）
1）需求：创建一个独立消费者，消费 first 主题 0 号分区的数据。
2）实现步骤
（1）代码编写。
package com.wts.kafka.consumer;import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;
import org.apache.kafka.common.TopicPartition;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;import java.time.Duration;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Properties;public class CustomConsumerPartition {public static void main(String[] args) {Properties properties = new Properties();properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "150.158.135.181:9092,150.158.135.181:9093,150.158.135.181:9094");// 配置序列化 必须properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());// 配置消费者组（必须），名字可以任意起properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG,"test");KafkaConsumer<String, String> kafkaConsumer = new KafkaConsumer<>(properties);// 消费某个主题的某个分区数据ArrayList<TopicPartition> topicPartitions = new ArrayList<>();topicPartitions.add(new TopicPartition("first", 0));kafkaConsumer.assign(topicPartitions);while (true){ConsumerRecords<String, String> consumerRecords = kafkaConsumer.poll(Duration.ofSeconds(1));for (ConsumerRecord<String, String> consumerRecord : consumerRecords) {System.out.println(consumerRecord);}}}
}
3）测试
（1）在 IDEA 中执行消费者程序。
（2）在 IDEA 中执行生产者程序 CustomProducerCallback()在控制台观察生成几个 0 号分区的数据。
first 0 381
first 0 382
first 2 168
first 1 165
first 1 166
（3）在 IDEA 控制台，观察接收到的数据，只能消费到 0 号分区数据表示正确。
ConsumerRecord(topic = first, partition = 0, leaderEpoch = 14, offset = 381, CreateTime = 1636791331386, serialized key size = -1, serialized value size = 9, headers = RecordHeaders(headers = [], isReadOnly = false), key = null, value = atguigu 0)
ConsumerRecord(topic = first, partition = 0, leaderEpoch = 14, offset = 382, CreateTime = 1636791331397, serialized key size = -1, serialized value size = 9, headers = RecordHeaders(headers = [], isReadOnly = false), key = null, value = atguigu 1)
5.3.3 消费者组案例
1）需求：测试同一个主题的分区数据，只能由一个消费者组中的一个消费。
2）案例实操
（1）复制一份基础消费者的代码，在 IDEA 中同时启动，即可启动同一个消费者组中的两个消费者。
package com.wts.kafka.consumer;import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;import java.time.Duration;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Properties;public class CustomConsumer1 {public static void main(String[] args) {// 1.创建消费者的配置对象Properties properties = new Properties();// 2.给消费者配置对象添加参数properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "150.158.135.181:9092,150.158.135.181:9093,150.158.135.181:9094");// 配置序列化 必须properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());// 配置消费者组（组名任意起名） 必须properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "test");// 创建消费者对象KafkaConsumer<String, String> kafkaConsumer = new KafkaConsumer<>(properties);// 注册要消费的主题（可以消费多个主题）ArrayList<String> topics = new ArrayList<>();topics.add("first");kafkaConsumer.subscribe(topics);// 拉取数据打印while (true) {// 设置 1s 中消费一批数据ConsumerRecords<String, String> consumerRecords = kafkaConsumer.poll(Duration.ofSeconds(1));// 打印消费到的数据for (ConsumerRecord<String, String> consumerRecord : consumerRecords) {System.out.println(consumerRecord);}}}
}
（2）启动代码中的生产者发送消息，在 IDEA 控制台即可看到两个消费者在消费不同分区的数据（如果只发生到一个分区，可以在发送时增加延迟代码 Thread.sleep(2);）。
ConsumerRecord(topic = first, partition = 0, leaderEpoch = 2, offset = 3, CreateTime = 1629169606820, serialized key size = -1, serialized value size = 8, headers = RecordHeaders(headers = [], isReadOnly = false), key = null, value = hello1)ConsumerRecord(topic = first, partition = 1, leaderEpoch = 3, offset = 2, CreateTime = 1629169609524, serialized key size = -1, serialized value size = 6, headers = RecordHeaders(headers = [], isReadOnly = false), key = null, value = hello2)ConsumerRecord(topic = first, partition = 2, leaderEpoch = 3, offset = 21, CreateTime = 1629169611884, serialized key size = -1, serialized value size = 6, headers = RecordHeaders(headers = [], isReadOnly = false), key = null, value = hello3)
（3）重新发送到一个全新的主题中，由于默认创建的主题分区数为 1，可以看到只能
有一个消费者消费到数据。
5.4 生产经验——分区的分配以及再平衡
1、一个consumer group中有多个consumer组成，一个 topic有多个partition组成，现在的问题是，到底由哪个consumer来消费哪个partition的数据。
2、Kafka有四种主流的分区分配策略： Range、RoundRobin、Sticky、CooperativeSticky。
可以通过配置参数partition.assignment.strategy，修改分区的分配策略。默认策略是Range + CooperativeSticky。Kafka可以同时使用多个分区分配策略。
| 参数名称 | 描述 |
|---|---|
| heartbeat.interval.ms | Kafka 消费者和 coordinator 之间的心跳时间，默认 3s。该条目的值必须小于session.timeout.ms，也不应该高于session.timeout.ms 的 1/3。 |
| session.timeout.ms | Kafka 消费者和 coordinator 之间连接超时时间，默认 45s。超过该值，该消费者被移除，消费者组执行再平衡。 |
| max.poll.interval.ms | 消费者处理消息的最大时长，默认是 5 分钟。超过该值，该消费者被移除，消费者组执行再平衡。 |
| partition.assignment.strategy | 消 费 者 分 区 分 配 策 略 ， 默 认 策 略 是 Range +CooperativeSticky。Kafka 可以同时使用多个分区分配策略。可 以 选 择 的 策 略 包 括 ： Range 、 RoundRobin 、 Sticky 、CooperativeSticky |
5.4.1 Range 以及再平衡
-
Range 分区策略原理
-
Range 分区分配策略案例
（1）修改主题 first 为 7 个分区。[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --alter --topic first --partitions 7注意：分区数可以增加，但是不能减少。
（2）复制 CustomConsumer 类，创建 CustomConsumer2。这样可以由三个消费者CustomConsumer、CustomConsumer1、CustomConsumer2 组成消费者组，组名都为“test”，同时启动 3 个消费者。
（3）启动 CustomProducer 生产者，发送 500 条消息，随机发送到不同的分区。package com.wts.kafka.consumer;import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig; import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord; import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords; import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer; import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig; import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;import java.time.Duration; import java.util.ArrayList; import java.util.Properties;public class CustomConsumer {public static void main(String[] args) {// 1.创建消费者的配置对象Properties properties = new Properties();// 2.给消费者配置对象添加参数properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "150.158.135.181:9092,150.158.135.181:9093,150.158.135.181:9094");// 配置序列化 必须properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());// 配置消费者组（组名任意起名） 必须properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "test");// 创建消费者对象KafkaConsumer<String, String> kafkaConsumer = new KafkaConsumer<>(properties);// 注册要消费的主题（可以消费多个主题）ArrayList<String> topics = new ArrayList<>();topics.add("first");kafkaConsumer.subscribe(topics);// 拉取数据打印while (true) {// 设置 1s 中消费一批数据ConsumerRecords<String, String> consumerRecords = kafkaConsumer.poll(Duration.ofSeconds(1));// 打印消费到的数据for (ConsumerRecord<String, String> consumerRecord : consumerRecords) {System.out.println(consumerRecord);}}} }说明：Kafka 默认的分区分配策略就是 Range + CooperativeSticky，所以不需要修改策略。
（4）观看 3 个消费者分别消费哪些分区的数据。
-
Range 分区分配再平衡案例
（1）停止掉 0 号消费者，快速重新发送消息观看结果（45s 以内，越快越好）。
- 1 号消费者：消费到 3、4 号分区数据。
- 2 号消费者：消费到 5、6 号分区数据。
- 0 号消费者的任务会整体被分配到 1 号消费者或者 2 号消费者。
说明：0 号消费者挂掉后，消费者组需要按照超时时间 45s 来判断它是否退出，所以需要等待，时间到了 45s 后，判断它真的退出就会把任务分配给其他 broker 执行。
（2）再次重新发送消息观看结果（45s 以后）。
- 1 号消费者：消费到 0、1、2、3 号分区数据。
- 2 号消费者：消费到 4、5、6 号分区数据。
说明：消费者 0 已经被踢出消费者组，所以重新按照 range 方式分配。
5.4.2 RoundRobin 以及再平衡
1）RoundRobin 分区策略原理
RoundRobin 针对集群中所有Topic而言。RoundRobin 轮询分区策略，是把所有的 partition 和所有的consumer 都列出来，然后按照 hashcode 进行排序，最后通过轮询算法来分配 partition 给到各个消费者。
2）RoundRobin 分区分配策略案例
（1）依次在 CustomConsumer、CustomConsumer1、CustomConsumer2 三个消费者代码中修改分区分配策略为 RoundRobin。
// 修改分区分配策略
properties.put(ConsumerConfig.PARTITION_ASSIGNMENT_STRATEGY_CONFIG, "org.apache.kafka.clients.consumer.RoundRobinAssignor");
（2）重启 3 个消费者，重复发送消息的步骤，观看分区结果。
3）RoundRobin 分区分配再平衡案例
（1）停止掉 0 号消费者，快速重新发送消息观看结果（45s 以内，越快越好）。
- 1 号消费者：消费到 2、5 号分区数据
- 2 号消费者：消费到 4、1 号分区数据
- 0 号消费者的任务会
按照 RoundRobin 的方式，把数据轮询分成 0 、6 和 3 号分区数据，分别由 1 号消费者或者 2 号消费者消费。
说明：0 号消费者挂掉后，消费者组需要按照超时时间 45s 来判断它是否退出，所以需要等待，时间到了 45s 后，判断它真的退出就会把任务分配给其他 broker 执行。
（2）再次重新发送消息观看结果（45s 以后）。
- 1 号消费者：消费到 0、2、4、6 号分区数据
- 2 号消费者：消费到 1、3、5 号分区数据
说明：消费者 0 已经被踢出消费者组，所以重新按照 RoundRobin 方式分配。
5.4.3 Sticky 以及再平衡
粘性分区定义：可以理解为分配的结果带有“粘性的”。即在执行一次新的分配之前，考虑上一次分配的结果，尽量少的调整分配的变动，可以节省大量的开销。粘性分区是 Kafka 从 0.11.x 版本开始引入这种分配策略，首先会尽量均衡的放置分区到消费者上面，在出现同一消费者组内消费者出现问题的时候，会尽量保持原有分配的分区不变化。
1）需求
设置主题为 first，7 个分区；准备 3 个消费者，采用粘性分区策略，并进行消费，观察消费分配情况。然后再停止其中一个消费者，再次观察消费分配情况。
2）步骤
（1）修改分区分配策略为粘性。
注意：3 个消费者都应该注释掉，之后重启 3 个消费者，如果出现报错，全部停止等会再重启，或者修改为全新的消费者组。
// 修改分区分配策略ArrayList<String> startegys = new ArrayList<>();startegys.add("org.apache.kafka.clients.consumer.StickyAssignor");properties.put(ConsumerConfig.PARTITION_ASSIGNMENT_STRATEGY_CONFIG, startegys);
（2）使用同样的生产者发送 500 条消息。
可以看到会尽量保持分区的个数近似划分分区。
3）Sticky 分区分配再平衡案例
（1）停止掉 0 号消费者，快速重新发送消息观看结果（45s 以内，越快越好）。
- 1 号消费者：消费到 2、5、3 号分区数据。
- 2 号消费者：消费到 4、6 号分区数据。
- 0 号消费者的任务会按照粘性规则，尽可能均衡的随机分成 0 和 1 号分区数据，分别由 1 号消费者或者 2 号消费者消费。
说明：0 号消费者挂掉后，消费者组需要按照超时时间 45s 来判断它是否退出，所以需要等待，时间到了 45s 后，判断它真的退出就会把任务分配给其他 broker 执行。
（2）再次重新发送消息观看结果（45s 以后）。
- 1 号消费者：消费到 2、3、5 号分区数据。
- 2 号消费者：消费到 0、1、4、6 号分区数据。
说明：消费者 0 已经被踢出消费者组，所以重新按照粘性方式分配。
5.5 offset 位移
5.5.1 offset 的默认维护位置
__consumer_offsets 主题里面采用 key 和 value 的方式存储数据。key 是 group.id+topic+分区号，value 就是当前 offset 的值。每隔一段时间，kafka 内部会对这个 topic 进行compact，也就是每个 group.id+topic+分区号就保留最新数据。
1）消费 offset 案例
（0）思想：__consumer_offsets 为 Kafka 中的 topic，那就可以通过消费者进行消费。
（1）在配置文件 config/consumer.properties 中添加配置 exclude.internal.topics=false，默认是 true，表示不能消费系统主题。为了查看该系统主题数据，所以该参数修改为 false。
（2）采用命令行方式，创建一个新的 topic。
[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --create --topic atguigu --partitions 2 --replication-factor 2
（3）启动生产者往 atguigu 生产数据。
[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-console-producer.sh --topic atguigu --bootstrap-server hadoop102:9092
（4）启动消费者消费 atguigu 数据。
[atguigu@hadoop104 kafka]$ bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --topic atguigu --group test
注意：指定消费者组名称，更好观察数据存储位置（key 是 group.id+topic+分区号）。
（5）查看消费者消费主题__consumer_offsets。
[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-console-consumer.sh --topic __consumer_offsets --bootstrap-server hadoop102:9092 --consumer.config config/consumer.properties --formatter
"kafka.coordinator.group.GroupMetadataManager\$OffsetsMessageForm
atter" --from-beginning
[offset,atguigu,1]::OffsetAndMetadata(offset=7,
leaderEpoch=Optional[0], metadata=, commitTimestamp=1622442520203,
expireTimestamp=None)
[offset,atguigu,0]::OffsetAndMetadata(offset=8,
leaderEpoch=Optional[0], metadata=, commitTimestamp=1622442520203,
expireTimestamp=None)
5.5.2 自动提交 offset
为了使我们能够专注于自己的业务逻辑，Kafka提供了自动提交offset的功能。
5s
自动提交offset的相关参数：
- enable.auto.commit：是否开启自动提交offset功能，默认是true
- auto.commit.interval.ms：自动提交offset的时间间隔，默认是5s
| 参数名称 | 描述 |
|---|---|
| enable.auto.commit | 默认值为 true，消费者会自动周期性地向服务器提交偏移量。 |
| auto.commit.interval.ms | 如果设置了 enable.auto.commit 的值为 true， 则该值定义了消费者偏移量向 Kafka 提交的频率，默认 5s。 |
1）消费者自动提交 offset
package com.wts.kafka.consumer;import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;import java.time.Duration;
import java.util.Arrays;
import java.util.Properties;public class CustomConsumerAutoOffset {public static void main(String[] args) {// 1. 创建 kafka 消费者配置类Properties properties = new Properties();// 2.给消费者配置对象添加参数properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "150.158.135.181:9092,150.158.135.181:9093,150.158.135.181:9094");// 配置序列化 必须properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");// 配置消费者组properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "test");// 是否自动提交 offsetproperties.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, true);// 提交 offset 的时间周期 1000ms，默认 5sproperties.put(ConsumerConfig.AUTO_COMMIT_INTERVAL_MS_CONFIG, 1000);//3. 创建 kafka 消费者KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(properties);//4. 设置消费主题 形参是列表consumer.subscribe(Arrays.asList("first"));//5. 消费数据while (true){// 读取消息ConsumerRecords<String, String> consumerRecords = consumer.poll(Duration.ofSeconds(1));// 输出消息for (ConsumerRecord<String, String> consumerRecord : consumerRecords) {System.out.println(consumerRecord.value());}}}
}
5.5.3 手动提交 offset
虽然自动提交offset十分简单便利，但由于其是基于时间提交的，开发人员难以把握offset提交的时机。因此Kafka还提供了手动提交offset的API。
手动提交offset的方法有两种：分别是commitSync（同步提交）和commitAsync（异步提交）。两者的相同点是，都会将本次提交的一批数据最高的偏移量提交；不同点是，同步提交阻塞当前线程，一直到提交成功，并且会自动失败重试（由不可控因素导致，也会出现提交失败）；而异步提交则没有失败重试机制，故有可能提交失败。
- commitSync（同步提交）：必须等待offset提交完毕，再去消费下一批数据。
- commitAsync（异步提交） ：发送完提交offset请求后，就开始消费下一批数据了。
1）同步提交 offset
由于同步提交 offset 有失败重试机制，故更加可靠，但是由于一直等待提交结果，提交的效率比较低。以下为同步提交 offset 的示例。
package com.wts.kafka.consumer;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;import java.time.Duration;
import java.util.Arrays;
import java.util.Properties;public class CustomConsumerByHandSync {public static void main(String[] args) {// 1. 创建 kafka 消费者配置类Properties properties = new Properties();// 2.给消费者配置对象添加参数properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "150.158.135.181:9092,150.158.135.181:9093,150.158.135.181:9094");// 配置序列化 必须properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");// 配置消费者组properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "test");// 是否自动提交 offsetproperties.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, false);//3. 创建 kafka 消费者KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(properties);//4. 设置消费主题 形参是列表consumer.subscribe(Arrays.asList("first"));//5. 消费数据while (true){// 读取消息ConsumerRecords<String, String> consumerRecords = consumer.poll(Duration.ofSeconds(1));// 输出消息for (ConsumerRecord<String, String> consumerRecord : consumerRecords) {System.out.println(consumerRecord.value());}// 同步提交 offsetconsumer.commitSync();}}
}
2）异步提交 offset
虽然同步提交 offset 更可靠一些，但是由于其会阻塞当前线程，直到提交成功。因此吞吐量会受到很大的影响。因此更多的情况下，会选用异步提交 offset 的方式。
以下为异步提交 offset 的示例：
package com.wts.kafka.consumer;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;import java.time.Duration;
import java.util.Arrays;
import java.util.Properties;public class CustomConsumerByHandAsync {public static void main(String[] args) {// 1. 创建 kafka 消费者配置类Properties properties = new Properties();// 2.给消费者配置对象添加参数properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "150.158.135.181:9092,150.158.135.181:9093,150.158.135.181:9094");// 配置序列化 必须properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");// 配置消费者组properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "test");// 是否自动提交 offsetproperties.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, false);//3. 创建 kafka 消费者KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(properties);//4. 设置消费主题 形参是列表consumer.subscribe(Arrays.asList("first"));//5. 消费数据while (true){// 读取消息ConsumerRecords<String, String> consumerRecords = consumer.poll(Duration.ofSeconds(1));// 输出消息for (ConsumerRecord<String, String> consumerRecord : consumerRecords) {System.out.println(consumerRecord.value());}// 异步提交 offsetconsumer.commitAsync();}}
}
5.5.4 指定 Offset 消费
auto.offset.reset = earliest | latest | none 默认是 latest。
当 Kafka 中没有初始偏移量（消费者组第一次消费）或服务器上不再存在当前偏移量
时（例如该数据已被删除），该怎么办？
（1）earliest：自动将偏移量重置为最早的偏移量，–from-beginning。
（2）latest（默认值）：自动将偏移量重置为最新偏移量。
（3）none：如果未找到消费者组的先前偏移量，则向消费者抛出异常。
（4）任意指定 offset 位移开始消费
package com.wts.kafka.consumer;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;
import org.apache.kafka.common.TopicPartition;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;
import java.time.Duration;
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashSet;
import java.util.Properties;
import java.util.Set;public class CustomConsumerSeek {public static void main(String[] args) {// 0 配置信息Properties properties = new Properties();// 连接properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "150.158.135.181:9092,150.158.135.181:9093,150.158.135.181:9094");// key value 反序列化properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "test2");// 1 创建一个消费者KafkaConsumer<String, String> kafkaConsumer = new KafkaConsumer<>(properties);// 2 订阅一个主题ArrayList<String> topics = new ArrayList<>();topics.add("first");kafkaConsumer.subscribe(topics);Set<TopicPartition> assignment= new HashSet<>();while (assignment.size() == 0) {kafkaConsumer.poll(Duration.ofSeconds(1));// 获取消费者分区分配信息（有了分区分配信息才能开始消费）assignment = kafkaConsumer.assignment();}// 遍历所有分区，并指定 offset 从 1700 的位置开始消费for (TopicPartition tp: assignment) {kafkaConsumer.seek(tp, 1700);}// 3 消费该主题数据while (true) {ConsumerRecords<String, String> consumerRecords = kafkaConsumer.poll(Duration.ofSeconds(1));for (ConsumerRecord<String, String> consumerRecord : consumerRecords) {System.out.println(consumerRecord);}}}
}
注意：每次执行完，需要修改消费者组名；
5.5.5 指定时间消费
需求：在生产环境中，会遇到最近消费的几个小时数据异常，想重新按照时间消费。
例如要求按照时间消费前一天的数据，怎么处理？
操作步骤：
package com.wts.kafka.consumer;import org.apache.kafka.clients.consumer.*;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;
import org.apache.kafka.common.TopicPartition;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;import java.time.Duration;
import java.util.*;/*** @Description: CustomConsumerForTime* @Author: wts* @Date: 2024/1/30 10:08* @Version 1.0*/
public class CustomConsumerForTime {public static void main(String[] args) {// 0 配置信息Properties properties = new Properties();// 连接properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "150.158.135.181:9092,150.158.135.181:9093,150.158.135.181:9094");// key value 反序列化properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "test2");// 1 创建一个消费者KafkaConsumer<String, String> kafkaConsumer = new KafkaConsumer<>(properties);// 2 订阅一个主题ArrayList<String> topics = new ArrayList<>();topics.add("first");kafkaConsumer.subscribe(topics);Set<TopicPartition> assignment = new HashSet<>();while (assignment.size() == 0) {kafkaConsumer.poll(Duration.ofSeconds(1));// 获取消费者分区分配信息（有了分区分配信息才能开始消费）assignment = kafkaConsumer.assignment();}HashMap<TopicPartition, Long> timestampToSearch = new HashMap<>();// 封装集合存储，每个分区对应一天前的数据for (TopicPartition topicPartition : assignment) {timestampToSearch.put(topicPartition, System.currentTimeMillis() - 1 * 24 * 3600 * 1000);}// 获取从 1 天前开始消费的每个分区的 offsetMap<TopicPartition, OffsetAndTimestamp> offsets = kafkaConsumer.offsetsForTimes(timestampToSearch);// 遍历每个分区，对每个分区设置消费时间。for (TopicPartition topicPartition : assignment) {OffsetAndTimestamp offsetAndTimestamp = offsets.get(topicPartition);// 根据时间指定开始消费的位置if (offsetAndTimestamp != null) {kafkaConsumer.seek(topicPartition, offsetAndTimestamp.offset());}}// 3 消费该主题数据while (true) {ConsumerRecords<String, String> consumerRecords = kafkaConsumer.poll(Duration.ofSeconds(1));for (ConsumerRecord<String, String> consumerRecord : consumerRecords) {System.out.println(consumerRecord);}}}
}
5.5.6 漏消费和重复消费
重复消费：已经消费了数据，但是 offset 没提交。
漏消费：先提交 offset 后消费，有可能会造成数据的漏消费。
（1）场景1：重复消费。自动提交offset引起。
（2）场景1：漏消费。设置offset为手动提交，当offset被提交时，数据还在内存中未落盘，此时刚好消费者线程被kill掉，那么offset已经提交，但是数据未处理，导致这部分内存中的数据丢失。
思考：怎么能做到既不漏消费也不重复消费呢？详看消费者事务。
5.6 生产经验——消费者事务
如果想完成Consumer端的精准一次性消费，那么需要Kafka消费端将消费过程和提交offset过程做原子绑定。此时我们需要将Kafka的offset保存到支持事务的自定义介质（比 如MySQL）。这部分知识会在后续项目部分涉及。
5.7 生产经验——数据积压（消费者如何提高吞吐量）
1）如果是Kafka消费能力不足，则可以考虑增加Topic的分区数，并且同时提升消费组的消费者数量，消费者数 = 分区数。（两者缺一不可）
2）如果是下游的数据处理不及时：提高每批次拉取的数量。批次拉取数据过少（拉取数据/处理时间 < 生产速度），使处理的数据小于生产的数据，也会造成数据积压。
| 参数名称 | 描述 |
|---|---|
| fetch.max.bytes | 默认 Default: 52428800（50 m）。消费者获取服务器端一批消息最大的字节数。如果服务器端一批次的数据大于该值（50m）仍然可以拉取回来这批数据，因此，这不是一个绝对最大值。一批次的大小受message.max.bytes （broker config）or max.message.bytes （topic config）影响。 |
| max.poll.records | 一次 poll 拉取数据返回消息的最大条数，默认是 500 条 |
6 Kafka-Eagle 监控
Kafka-Eagle 框架可以监控 Kafka 集群的整体运行情况，在生产环境中经常使用。
6.1 MySQL 环境准备
Kafka-Eagle 的安装依赖于 MySQL，MySQL 主要用来存储可视化展示的数据。如果集群中之前安装过 MySQL 可以跨过该步。
6.2 Kafka 环境准备
1）关闭 Kafka 集群
[atguigu@hadoop102 kafka]$ kf.sh stop
2）修改/opt/module/kafka/bin/kafka-server-start.sh 命令中
[atguigu@hadoop102 kafka]$ vim bin/kafka-server-start.sh
修改如下参数值：
if [ "x$KAFKA_HEAP_OPTS" = "x" ]; thenexport KAFKA_HEAP_OPTS="-Xmx1G -Xms1G"
fi
为
if [ "x$KAFKA_HEAP_OPTS" = "x" ]; thenexport KAFKA_HEAP_OPTS="-server -Xms2G -Xmx2G -
XX:PermSize=128m -XX:+UseG1GC -XX:MaxGCPauseMillis=200 -
XX:ParallelGCThreads=8 -XX:ConcGCThreads=5 -
XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=70"export JMX_PORT="9999"#export KAFKA_HEAP_OPTS="-Xmx1G -Xms1G"
fi
注意：修改之后在启动 Kafka 之前要分发之其他节点
[atguigu@hadoop102 bin]$ xsync kafka-server-start.sh
6.3 Kafka-Eagle 安装
0）官网：https://www.kafka-eagle.org/
1）上传压缩包 kafka-eagle-bin-2.0.8.tar.gz 到集群/opt/software 目录
2）解压到本地
[atguigu@hadoop102 software]$ tar -zxvf kafka-eagle-bin-2.0.8.tar.gz
3）进入刚才解压的目录
[atguigu@hadoop102 kafka-eagle-bin-2.0.8]$ ll
总用量 79164
-rw-rw-r--. 1 atguigu atguigu 81062577 10 月 13 00:00 efak-web-
2.0.8-bin.tar.gz
4）将 efak-web-2.0.8-bin.tar.gz 解压至/opt/module
[atguigu@hadoop102 kafka-eagle-bin-2.0.8]$ tar -zxvf efak-web-
2.0.8-bin.tar.gz -C /opt/module/
5）修改名称
[atguigu@hadoop102 module]$ mv efak-web-2.0.8/ efak
6）修改配置文件 /opt/module/efak/conf/system-config.properties
[atguigu@hadoop102 conf]$ vim system-config.properties
######################################
# multi zookeeper & kafka cluster list
# Settings prefixed with 'kafka.eagle.' will be deprecated, use 'efak.'
instead
######################################
efak.zk.cluster.alias=cluster1
cluster1.zk.list=hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181/kafka
######################################
# zookeeper enable acl
######################################
cluster1.zk.acl.enable=false
cluster1.zk.acl.schema=digest
cluster1.zk.acl.username=test
cluster1.zk.acl.password=test123
######################################
# broker size online list
######################################
cluster1.efak.broker.size=20
######################################
# zk client thread limit
######################################
kafka.zk.limit.size=32
######################################
# EFAK webui port
######################################
efak.webui.port=8048
######################################
# kafka jmx acl and ssl authenticate
######################################
cluster1.efak.jmx.acl=false
cluster1.efak.jmx.user=keadmin
cluster1.efak.jmx.password=keadmin123
cluster1.efak.jmx.ssl=false
cluster1.efak.jmx.truststore.location=/data/ssl/certificates/kafka.truststor
e
cluster1.efak.jmx.truststore.password=ke123456
######################################
# kafka offset storage
######################################
# offset 保存在 kafka
cluster1.efak.offset.storage=kafka
######################################
# kafka jmx uri
######################################
cluster1.efak.jmx.uri=service:jmx:rmi:///jndi/rmi://%s/jmxrmi
######################################
# kafka metrics, 15 days by default
######################################
efak.metrics.charts=true
efak.metrics.retain=15
######################################
# kafka sql topic records max
######################################
efak.sql.topic.records.max=5000
efak.sql.topic.preview.records.max=10
######################################
# delete kafka topic token
######################################
efak.topic.token=keadmin
######################################
# kafka sasl authenticate
######################################
cluster1.efak.sasl.enable=false
cluster1.efak.sasl.protocol=SASL_PLAINTEXT
cluster1.efak.sasl.mechanism=SCRAM-SHA-256
cluster1.efak.sasl.jaas.config=org.apache.kafka.common.security.scram.ScramL
oginModule required username="kafka" password="kafka-eagle";
cluster1.efak.sasl.client.id=
cluster1.efak.blacklist.topics=
cluster1.efak.sasl.cgroup.enable=false
cluster1.efak.sasl.cgroup.topics=
cluster2.efak.sasl.enable=false
cluster2.efak.sasl.protocol=SASL_PLAINTEXT
cluster2.efak.sasl.mechanism=PLAIN
cluster2.efak.sasl.jaas.config=org.apache.kafka.common.security.plain.PlainL
oginModule required username="kafka" password="kafka-eagle";
cluster2.efak.sasl.client.id=
cluster2.efak.blacklist.topics=
cluster2.efak.sasl.cgroup.enable=false
cluster2.efak.sasl.cgroup.topics=
######################################
# kafka ssl authenticate
######################################
cluster3.efak.ssl.enable=false
cluster3.efak.ssl.protocol=SSL
cluster3.efak.ssl.truststore.location=
cluster3.efak.ssl.truststore.password=
cluster3.efak.ssl.keystore.location=
cluster3.efak.ssl.keystore.password=
cluster3.efak.ssl.key.password=
cluster3.efak.ssl.endpoint.identification.algorithm=https
cluster3.efak.blacklist.topics=
cluster3.efak.ssl.cgroup.enable=false
cluster3.efak.ssl.cgroup.topics=
######################################
# kafka sqlite jdbc driver address
######################################
# 配置 mysql 连接
efak.driver=com.mysql.jdbc.Driver
efak.url=jdbc:mysql://hadoop102:3306/ke?useUnicode=true&characterEncoding=UT
F-8&zeroDateTimeBehavior=convertToNull
efak.username=root
efak.password=000000
######################################
# kafka mysql jdbc driver address
######################################
#efak.driver=com.mysql.cj.jdbc.Driver
#efak.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/ke?useUnicode=true&characterEncoding=U
TF-8&zeroDateTimeBehavior=convertToNull
#efak.username=root
#efak.password=123456
7）添加环境变量
[atguigu@hadoop102 conf]$ sudo vim /etc/profile.d/my_env.sh
# kafkaEFAK
export KE_HOME=/opt/module/efak
export PATH=$PATH:$KE_HOME/bin
注意：source /etc/profile
[atguigu@hadoop102 conf]$ source /etc/profile
8）启动
（1）注意：启动之前需要先启动 ZK 以及 KAFKA。
[atguigu@hadoop102 kafka]$ kf.sh start
（2）启动 efak
[atguigu@hadoop102 efak]$ bin/ke.sh start
Version 2.0.8 -- Copyright 2016-2021
*****************************************************************
* EFAK Service has started success.
* Welcome, Now you can visit 'http://192.168.10.102:8048'
* Account:admin ,Password:123456
*****************************************************************
* <Usage> ke.sh [start|status|stop|restart|stats] </Usage>
* <Usage> https://www.kafka-eagle.org/ </Usage>
*****************************************************************
说明：如果停止 efak，执行命令。
[atguigu@hadoop102 efak]$ bin/ke.sh stop
6.4 Kafka-Eagle 页面操作
1）登录页面查看监控数据
http://192.168.10.102:8048/
7 Kafka-Kraft 模式
7.1 Kafka-Kraft 架构
左图为 Kafka 现有架构，元数据在 zookeeper 中，运行时动态选举 controller，由controller 进行 Kafka 集群管理。右图为 kraft 模式架构（实验性），不再依赖 zookeeper 集群，而是用三台 controller 节点代替 zookeeper，元数据保存在 controller 中，由 controller 直接进行 Kafka 集群管理。
这样做的好处有以下几个：
- Kafka 不再依赖外部框架，而是能够独立运行；
- controller 管理集群时，不再需要从 zookeeper 中先读取数据，集群性能上升；
- 由于不依赖 zookeeper，集群扩展时不再受到 zookeeper 读写能力限制；
- controller 不再动态选举，而是由配置文件规定。这样我们可以有针对性的加强
controller 节点的配置，而不是像以前一样对随机 controller 节点的高负载束手无策。
7.2 Kafka-Kraft 集群部署
1）再次解压一份 kafka 安装包
[atguigu@hadoop102 software]$ tar -zxvf kafka_2.12-3.0.0.tgz -C /opt/module/
2）重命名为 kafka2
[atguigu@hadoop102 module]$ mv kafka_2.12-3.0.0/ kafka2
3）在 hadoop102 上修改/opt/module/kafka2/config/kraft/server.properties 配置文件
[atguigu@hadoop102 kraft]$ vim server.properties
#kafka 的角色（controller 相当于主机、broker 节点相当于从机，主机类似 zk 功
能）
process.roles=broker, controller
#节点 ID
node.id=2
#controller 服务协议别名
controller.listener.names=CONTROLLER
#全 Controller 列表
controller.quorum.voters=2@hadoop102:9093,3@hadoop103:9093,4@hado
op104:9093
#不同服务器绑定的端口
listeners=PLAINTEXT://:9092,CONTROLLER://:9093
#broker 服务协议别名
inter.broker.listener.name=PLAINTEXT
#broker 对外暴露的地址
advertised.Listeners=PLAINTEXT://hadoop102:9092
#协议别名到安全协议的映射
listener.security.protocol.map=CONTROLLER:PLAINTEXT,PLAINTEXT:PLA
INTEXT,SSL:SSL,SASL_PLAINTEXT:SASL_PLAINTEXT,SASL_SSL:SASL_SSL
#kafka 数据存储目录
log.dirs=/opt/module/kafka2/data
4）分发 kafka2
[atguigu@hadoop102 module]$ xsync kafka2/
- 在 hadoop103 和 hadoop104 上 需 要 对 node.id 相应改变 ， 值 需 要 和controller.quorum.voters 对应。
- 在 hadoop103 和 hadoop104 上需要 根据各自的主机名称，修改相应的advertised.Listeners 地址。
5）初始化集群数据目录
（1）首先生成存储目录唯一 ID。
[atguigu@hadoop102 kafka2]$ bin/kafka-storage.sh random-uuid
J7s9e8PPTKOO47PxzI39VA
（2）用该 ID 格式化 kafka 存储目录（三台节点）。
[atguigu@hadoop102 kafka2]$ bin/kafka-storage.sh format -t
J7s9e8PPTKOO47PxzI39VA -c
/opt/module/kafka2/config/kraft/server.properties
[atguigu@hadoop103 kafka2]$ bin/kafka-storage.sh format -t
J7s9e8PPTKOO47PxzI39VA -c
/opt/module/kafka2/config/kraft/server.properties
[atguigu@hadoop104 kafka2]$ bin/kafka-storage.sh format -t
J7s9e8PPTKOO47PxzI39VA -c
/opt/module/kafka2/config/kraft/server.properties
6）启动 kafka 集群
[atguigu@hadoop102 kafka2]$ bin/kafka-server-start.sh -daemon
config/kraft/server.properties
[atguigu@hadoop103 kafka2]$ bin/kafka-server-start.sh -daemon
config/kraft/server.properties
[atguigu@hadoop104 kafka2]$ bin/kafka-server-start.sh -daemon
config/kraft/server.properties
7）停止 kafka 集群
[atguigu@hadoop102 kafka2]$ bin/kafka-server-stop.sh
[atguigu@hadoop103 kafka2]$ bin/kafka-server-stop.sh
[atguigu@hadoop104 kafka2]$ bin/kafka-server-stop.sh
7.3 Kafka-Kraft 集群启动停止脚本
1）在/home/atguigu/bin 目录下创建文件 kf2.sh 脚本文件
[atguigu@hadoop102 bin]$ vim kf2.sh
脚本如下：
#! /bin/bash
case $1 in
"start"){for i in hadoop102 hadoop103 hadoop104doecho " --------启动 $i Kafka2-------"ssh $i "/opt/module/kafka2/bin/kafka-server-start.sh -
daemon /opt/module/kafka2/config/kraft/server.properties"done
};;
"stop"){for i in hadoop102 hadoop103 hadoop104doecho " --------停止 $i Kafka2-------"ssh $i "/opt/module/kafka2/bin/kafka-server-stop.sh "done
};;
esac
2）添加执行权限
[atguigu@hadoop102 bin]$ chmod +x kf2.sh
3）启动集群命令
[atguigu@hadoop102 ~]$ kf2.sh start
4）停止集群命令
[atguigu@hadoop102 ~]$ kf2.sh stop
8 springboot整合kafka
8.1 整合
1、引入依赖
<dependency><groupId>org.springframework.kafka</groupId><artifactId>spring-kafka</artifactId></dependency>
2、设置yml文件
spring:
# kafkakafka:bootstrap-servers: 150.158.135.181:9092,150.158.135.181:9093,150.158.135.181:9094producer: # producer 生产者retries: 0 # 重试次数acks: 1 # 应答级别:多少个分区副本备份完成时向生产者发送ack确认(可选0、1、all/-1)batch-size: 16384 # 批量大小buffer-memory: 33554432 # 生产端缓冲区大小key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer# value-serializer: com.itheima.demo.config.MySerializervalue-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializerconsumer: # consumer消费者group-id: javagroup # 默认的消费组IDenable-auto-commit: true # 是否自动提交offsetauto-commit-interval: 100 # 提交offset延时(接收到消息后多久提交offset)# earliest:当各分区下有已提交的offset时，从提交的offset开始消费；无提交的offset时，从头开始消费# latest:当各分区下有已提交的offset时，从提交的offset开始消费；无提交的offset时，消费新产生的该分区下的数据# none:topic各分区都存在已提交的offset时，从offset后开始消费；只要有一个分区不存在已提交的offset，则抛出异常auto-offset-reset: latestkey-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer# value-deserializer: com.itheima.demo.config.MyDeserializervalue-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer8.2. 消息发送
1 发送类型
KafkaTemplate调用send时默认采用异步发送，如果需要同步获取发送结果，调用get方法
controller层
类路径：com.wts.kafka.controller.KafkaProducer
异步发送生产者：
@Slf4j
@RestController
public class KafkaProducer {@Autowiredprivate KafkaTemplate<String, Object> kafkaTemplate;@GetMapping("/kafka/test/{msg}")public void sendMessage(@PathVariable("msg") String msg) {kafkaTemplate.send("test", JSON.toJSONString(msg));}
}
同步发送生产者：
@GetMapping("/kafka/sync/{msg}")public void sync(@PathVariable("msg") String msg) throws Exception {ListenableFuture<SendResult<String, Object>> future = kafkaTemplate.send("test", JSON.toJSONString(msg));//注意，可以设置等待时间，超出后，不再等候结果SendResult<String, Object> result = future.get(3, TimeUnit.SECONDS);log.info("send result:{}",result.getProducerRecord().value());}
消费者监听器
类路径：com.wts.kafka.componet.KafkaConsumerListener
@Slf4j
@Component
public class KafkaConsumerListener {//不指定group，默认取yml里配置的@KafkaListener(topics = {"test"})public void onMessage1(ConsumerRecord<?, ?> consumerRecord) {Optional<?> optional = Optional.ofNullable(consumerRecord.value());if (optional.isPresent()) {Object msg = optional.get();log.info("==================message:{}", msg);}}
}
测试：
结果：
那么我们怎么看出来同步发送和异步发送的区别呢？
①首先在服务器上，将kafka暂停服务。
②在postman发送消息
结果：
- 调同步发送：请求被阻断，一直等待，超时后返回错误
- 而调异步发送的（默认发送接口），请求立刻返回。
那么，异步发送的消息怎么确认发送情况呢？
我们使用注册监听
即新建一个类：KafkaListener.java
package com.wts.kafka.componet;import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import org.apache.kafka.clients.producer.RecordMetadata;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;
import org.springframework.kafka.support.ProducerListener;
import org.springframework.lang.Nullable;import javax.annotation.PostConstruct;@Slf4j
@Configuration
public class KafkaListener {@Autowiredprivate KafkaTemplate kafkaTemplate;//配置监听@PostConstructprivate void listener() {kafkaTemplate.setProducerListener(new ProducerListener<String, Object>() {@Overridepublic void onSuccess(ProducerRecord<String, Object> producerRecord, RecordMetadata recordMetadata) {log.info("ok,message={}", producerRecord.value());}@Overridepublic void onError(ProducerRecord<String, Object> producerRecord, @Nullable RecordMetadata recordMetadata,Exception exception) {log.error("error!message={}", producerRecord.value());}});}
}
查看控制台，等待一段时间后，异步发送失败的消息会被回调给注册过的listener
com.wts.kafka.componet.KafkaListener:error!message={'message":"1"}
如果是正常发送异步消息，则会获得该消息。可以看到，在内部类 KafkaListener$1 中，即注册的Listener的消息。
8.2 序列化
消费者使用：KafkaConsumerListener.java
@Slf4j
@Component
public class KafkaConsumerListener {//不指定group，默认取yml里配置的@KafkaListener(topics = {"test"})public void onMessage1(ConsumerRecord<?, ?> consumerRecord) {Optional<?> optional = Optional.ofNullable(consumerRecord.value());if (optional.isPresent()) {Object msg = optional.get();log.info("==================message:{}", msg);}}
}
1）序列化详解
- 前面用到的是Kafka自带的字符串序列化器（org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer）
- 除此之外还有：ByteArray、ByteBuffer、Bytes、Double、Integer、Long 等
- 这些序列化器都实现了接口（org.apache.kafka.common.serialization.Serializer）
- 基本上，可以满足绝大多数场景
2）自定义序列化
自己实现，实现对应的接口即可，有以下方法：
public interface Serializer<T> extends Closeable {default void configure(Map<String, ?> configs, Boolean isKey) {}//理论上，只实现这个即可正常运行byte[] serialize(String var1, T var2);//默认调上面的方法default byte[] serialize(String topic, Headers headers, T data) {return this.serialize(topic, data);}default void close() {}
}
我们来自己实现一个序列化器：MySerializer.java
public class MySerializer implements Serializer {@Overridepublic byte[] serialize(String s, Object o) {String json = JSON.toJSONString(o);return json.getBytes();}
}
3）解码
MyDeserializer.java，实现方式与编码器几乎一样.
public class MyDeserializer implements Deserializer {@Overridepublic Object deserialize(String s, byte[] bytes) {try {String json = new String(bytes, "utf-8");return JSON.parse(json);} catch (UnsupportedEncodingException e) {e.printStackTrace();}return null;}
}
4）在yaml中配置自己的编码器、解码器
再次收发，消息正常
8.3 分区策略
分区策略决定了消息根据key投放到哪个分区，也是顺序消费保障的基石。
- 给定了分区号，直接将数据发送到指定的分区里面去
- 没有给定分区号，给定数据的key值，通过key取上hashCode进行分区
- 既没有给定分区号，也没有给定key值，直接轮循进行分区（默认）
- 自定义分区，你想怎么做就怎么做
1）验证默认分区规则
发送者代码参考：PartitionProducer.java
package com.wts.kafka.controller;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;//测试分区发送
@RestController
public class PartitionProducer {@Autowiredprivate KafkaTemplate<String, Object> kafkaTemplate;/*** 指定分区发送* 不管你key是什么，到同一个分区** @param key*/@GetMapping("/kafka/partitionSend/{key}")public void setPartition(@PathVariable("key") String key) {kafkaTemplate.send("test", 0, key, "key=" + key + "，msg=指定0号分区");}/*** 指定key发送，不指定分区* 根据key做hash，相同的key到同一个分区* * @param key*/@GetMapping("/kafka/keysend/{key}")public void setKey(@PathVariable("key") String key) {kafkaTemplate.send("test", key, "key=" + key + "，msg=不指定分区");}
}
消费者代码使用：PartitionConsumer.java
package com.wts.kafka.componet;import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.kafka.annotation.KafkaListener;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.springframework.stereotype.Component;import java.util.Optional;@Slf4j
@Component
public class PartitionConsumer {//分区消费@KafkaListener(topics = {"test"},topicPattern = "0")public void onMessage(ConsumerRecord<?, ?> consumerRecord) {Optional<?> optional = Optional.ofNullable(consumerRecord.value());if (optional.isPresent()) {Object msg = optional.get();log.info("partition=0,message:[{}]", msg);}}@KafkaListener(topics = {"test"},topicPattern = "1")public void onMessage1(ConsumerRecord<?, ?> consumerRecord) {Optional<?> optional = Optional.ofNullable(consumerRecord.value());if (optional.isPresent()) {Object msg = optional.get();log.info("partition=1,message:[{}]", msg);}}
}
通过postman访问setKey(也就是只给了key的方法)：
2024-01-30 13:39:21.551 INFO 95308 --- [ntainer#2-0-C-1] c.wts.kafka.componet.PartitionConsumer : partition=1,message:[key=123，msg=不指定分区]
2024-01-30 13:39:25.738 INFO 95308 --- [ntainer#2-0-C-1] c.wts.kafka.componet.PartitionConsumer : partition=1,message:[key=123，msg=不指定分区]
2024-01-30 13:39:26.742 INFO 95308 --- [ntainer#2-0-C-1] c.wts.kafka.componet.PartitionConsumer : partition=1,message:[key=123，msg=不指定分区]
2024-01-30 13:39:32.314 INFO 95308 --- [ntainer#2-0-C-0] c.wts.kafka.componet.PartitionConsumer : partition=1,message:[key=123，msg=不指定分区]
2024-01-30 13:39:33.039 INFO 95308 --- [ntainer#2-0-C-0] c.wts.kafka.componet.PartitionConsumer : partition=1,message:[key=123，msg=不指定分区]
2024-01-30 13:39:33.775 INFO 95308 --- [ntainer#2-0-C-0] c.wts.kafka.componet.PartitionConsumer : partition=1,message:[key=123，msg=不指定分区]
可以看到key相同的被hash到了同一个分区
2）自定义分区
参考代码：MyPartitioner.java , MyPartitionTemplate.java。
发送使用：MyPartitionProducer.java。
package com.wts.kafka.componet;import org.apache.kafka.clients.producer.Partitioner;
import org.apache.kafka.common.Cluster;import java.util.Map;public class MyPartitioner implements Partitioner {@Overridepublic int partition(String topic, Object key, byte[] keyBytes, Object value, byte[] valueBytes, Cluster cluster) {
// 定义自己的分区策略
// 如果key以0开头，发到0号分区 ,其他都扔到1号分区String keyStr = key + "";if (keyStr.startsWith("0")) {return 0;} else {return 1;}}@Overridepublic void close() {}@Overridepublic void configure(Map<String, ?> map) {}
}
package com.wts.kafka.componet;import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.kafka.core.DefaultKafkaProducerFactory;
import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;import javax.annotation.PostConstruct;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;@Slf4j
@Configuration
public class MyPartitionTemplate {@Value("${spring.kafka.bootstrap-servers}")private String bootstrapServers;@Autowiredprivate KafkaTemplate kafkaTemplate;@PostConstructpublic void setKafkaTemplate() {Map<String, Object> props = new HashMap<>();props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, bootstrapServers);props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);//注意分区器在这里！！！props.put(ProducerConfig.PARTITIONER_CLASS_CONFIG, MyPartitioner.class);this.kafkaTemplate = new KafkaTemplate<String, String>(new DefaultKafkaProducerFactory<>(props));}public KafkaTemplate getKafkaTemplate(){return kafkaTemplate;}
}
@RestController
public class MyPartitionProducerController {@Autowiredprivate MyPartitionTemplate template;/*** 使用0开头和其他任意字母开头的key发送消息* 看控制台的输出，在哪个分区里* * @param key*/@GetMapping("/kafka/myPartitionSend/{key}")public void setPartition(@PathVariable("key") String key) {template.getKafkaTemplate().send("test", key,"key="+key+"，msg=自定义分区策略");}
}
使用postman，发送0开头和非0开头两种key
2024-01-30 13:52:01.198 INFO 42572 --- [ntainer#2-0-C-1] c.wts.kafka.componet.PartitionConsumer : partition=1,message:[key=5554，msg=自定义分区策略]
2024-01-30 13:52:01.198 INFO 42572 --- [ntainer#2-0-C-1] c.wts.kafka.componet.PartitionConsumer : partition=1,message:[key=1234，msg=自定义分区策略]
2024-01-30 13:52:01.198 INFO 42572 --- [ntainer#2-0-C-1] c.wts.kafka.componet.PartitionConsumer : partition=1,message:[key=734，msg=自定义分区策略]
2024-01-30 13:52:01.198 INFO 42572 --- [ntainer#2-0-C-1] c.wts.kafka.componet.PartitionConsumer : partition=0,message:[key=0123，msg=自定义分区策略]
2024-01-30 13:52:01.198 INFO 42572 --- [ntainer#2-0-C-1] c.wts.kafka.componet.PartitionConsumer : partition=0,message:[key=0235，msg=自定义分区策略]
8.4 消息消费
1 消息组别
发送者使用：KafkaProducer.java
@RestController
public class KafkaProducerController {@Autowiredprivate KafkaTemplate<String, Object> kafkaTemplate;@GetMapping("/kafka/test/{msg}")public void sendMessage(@PathVariable("msg") String msg) {kafkaTemplate.send("test", JSON.toJSONString(msg));}
}
1）代码参考：GroupConsumer.java，Listener拷贝3份，分别赋予两组group，验证分组消费：
package com.wts.kafka.componet;import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.springframework.kafka.annotation.KafkaListener;
import org.springframework.stereotype.Component;import java.util.Optional;@Slf4j
@Component
public class GroupConsumer {//组1，消费者1@KafkaListener(topics = {"test"},groupId = "group1")public void onMessage1(ConsumerRecord<?, ?> consumerRecord) {Optional<?> optional = Optional.ofNullable(consumerRecord.value());if (optional.isPresent()) {Object msg = optional.get();log.info("group:group1-1 , message:{}", msg);}}//组1，消费者2@KafkaListener(topics = {"test"},groupId = "group1")public void onMessage2(ConsumerRecord<?, ?> consumerRecord) {Optional<?> optional = Optional.ofNullable(consumerRecord.value());if (optional.isPresent()) {Object msg = optional.get();log.info("group:group1-2 , message:{}", msg);}}//组2，只有一个消费者@KafkaListener(topics = {"test"},groupId = "group2")public void onMessage3(ConsumerRecord<?, ?> consumerRecord) {Optional<?> optional = Optional.ofNullable(consumerRecord.value());if (optional.isPresent()) {Object msg = optional.get();log.info("group:group2 , message:{}", msg);}}
}
2）启动
3）通过postman发送2条消息
2024-01-30 14:07:17.470 INFO 6112 --- [ntainer#1-0-C-1] com.wts.kafka.componet.GroupConsumer : group:group2 , message:"111"
2024-01-30 14:07:17.470 INFO 6112 --- [ntainer#2-0-C-1] com.wts.kafka.componet.GroupConsumer : group:group1-1 , message:"111"
2024-01-30 14:07:17.470 INFO 6112 --- [ntainer#1-0-C-1] com.wts.kafka.componet.GroupConsumer : group:group2 , message:"222"
2024-01-30 14:07:17.470 INFO 6112 --- [ntainer#2-0-C-1] com.wts.kafka.componet.GroupConsumer : group:group1-2 , message:"222"
- 同一group下的两个消费者，在group1均分消息
- group2下只有一个消费者，得到全部消息
4）消费端闲置
注意分区数与消费者数的搭配，如果 （ 消费者数 > 分区数量 ），将会出现消费者闲置（因为一个分区只能分配给一个消费者），浪费资源！
验证方式：
停掉项目，删掉test主题，重新建一个 ，这次只给它分配一个分区。
重新发送两条消息，试一试
2024-01-30 14:07:17.470 INFO 6112 --- [ntainer#1-0-C-1] com.wts.kafka.componet.GroupConsumer : group:group2 , message:"111"
2024-01-30 14:07:17.470 INFO 6112 --- [ntainer#2-0-C-1] com.wts.kafka.componet.GroupConsumer : group:group1-1 , message:"111"
2024-01-30 14:07:17.470 INFO 6112 --- [ntainer#1-0-C-1] com.wts.kafka.componet.GroupConsumer : group:group2 , message:"222"
2024-01-30 14:07:17.470 INFO 6112 --- [ntainer#2-0-C-1] com.wts.kafka.componet.GroupConsumer : group:group1-1 , message:"222"
- group2可以消费到1、2两条消息
- group1下有两个消费者，但是只分配给了 1 ， 2这个进程被闲置
2 位移提交
1）自动提交
前面的案例中，我们设置了以下两个选项，则kafka会按延时设置自动提交
enable-auto-commit: true # 是否自动提交offset
auto-commit-interval: 100 # 提交offset延时(接收到消息后多久提交offset，默认单位为ms)
2）手动提交
有些时候，我们需要手动控制偏移量的提交时机，比如确保消息严格消费后再提交，以防止丢失或重复。
下面我们自己定义配置，覆盖上面的参数
代码参考：MyOffsetConfig.java
package com.wts.kafka.componet;import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.kafka.config.ConcurrentKafkaListenerContainerFactory;
import org.springframework.kafka.config.KafkaListenerContainerFactory;
import org.springframework.kafka.core.DefaultKafkaConsumerFactory;
import org.springframework.kafka.listener.ContainerProperties;import java.util.HashMap;
import java.util.Map;@Slf4j
@Configuration
public class MyOffsetConfig {@Value("${spring.kafka.bootstrap-servers}")private String bootstrapServers;@Beanpublic KafkaListenerContainerFactory<?> manualKafkaListenerContainerFactory() {Map<String, Object> configProps = new HashMap<>();configProps.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, bootstrapServers);configProps.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class);configProps.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class);// 注意这里！！！设置手动提交configProps.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, "false");ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<String, String> factory = new ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<>();factory.setConsumerFactory(new DefaultKafkaConsumerFactory<>(configProps));// ack模式：// AckMode针对ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG=false时生效，有以下几种：//// RECORD// 每处理一条commit一次//// BATCH(默认)// 每次poll的时候批量提交一次，频率取决于每次poll的调用频率//// TIME// 每次间隔ackTime的时间去commit(跟auto commit interval有什么区别呢？)//// COUNT// 累积达到ackCount次的ack去commit//// COUNT_TIME// ackTime或ackCount哪个条件先满足，就commit//// MANUAL// listener负责ack，但是背后也是批量上去//// MANUAL_IMMEDIATE// listner负责ack，每调用一次，就立即commitfactory.getContainerProperties().setAckMode(ContainerProperties.AckMode.MANUAL_IMMEDIATE);return factory;}
}
然后通过在消费端的Consumer来提交偏移量
MyOffsetConsumer：
package com.wts.kafka.componet;import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.kafka.clients.consumer.Consumer;
import org.springframework.kafka.annotation.KafkaListener;
import org.springframework.kafka.support.Acknowledgment;
import org.springframework.kafka.support.KafkaHeaders;
import org.springframework.messaging.handler.annotation.Header;
import org.springframework.messaging.handler.annotation.Payload;
import org.springframework.stereotype.Component;/*** @Description: MyOffsetConsumer* @Author: wts* @Date: 2024/1/30 14:33* @Version 1.0*/
@Slf4j
@Component
public class MyOffsetConsumer {@KafkaListener(topics = "test", groupId = "myoffset-group-1", containerFactory = "manualKafkaListenerContainerFactory")public void manualCommit(@Payload String message,@Header(KafkaHeaders.RECEIVED_PARTITION_ID) int partition,@Header(KafkaHeaders.RECEIVED_TOPIC) String topic,Consumer consumer,Acknowledgment ack) {log.info("手动提交偏移量 , partition={}, msg={}", partition, message);// 同步提交consumer.commitSync();//异步提交//consumer.commitAsync();// ack提交也可以，会按设置的ack策略走(参考MyOffsetConfig.java里的ack模式)// ack.acknowledge();}@KafkaListener(topics = "test", groupId = "myoffset-group-2", containerFactory = "manualKafkaListenerContainerFactory")public void noCommit(@Payload String message,@Header(KafkaHeaders.RECEIVED_PARTITION_ID) int partition,@Header(KafkaHeaders.RECEIVED_TOPIC) String topic,Consumer consumer,Acknowledgment ack) {log.info("忘记提交偏移量, partition={}, msg={}", partition, message);// 不做commit！}/*** 现实状况：* commitSync和commitAsync组合使用* <p>* 手工提交异步 consumer.commitAsync();* 手工同步提交 consumer.commitSync()* <p>* commitSync()方法提交最后一个偏移量。在成功提交或碰到无怯恢复的错误之前，* commitSync()会一直重试，但是commitAsync()不会。* <p>* 一般情况下，针对偶尔出现的提交失败，不进行重试不会有太大问题* 因为如果提交失败是因为临时问题导致的，那么后续的提交总会有成功的。* 但如果这是发生在关闭消费者或再均衡前的最后一次提交，就要确保能够提交成功。否则就会造成重复消费* 因此，在消费者关闭前一般会组合使用commitAsync()和commitSync()。*/
// @KafkaListener(topics = "test", groupId = "myoffset-group-3",containerFactory = "manualKafkaListenerContainerFactory")public void manualOffset(@Payload String message,@Header(KafkaHeaders.RECEIVED_PARTITION_ID) int partition,@Header(KafkaHeaders.RECEIVED_TOPIC) String topic,Consumer consumer,Acknowledgment ack) {try {log.info("同步异步搭配 , partition={}, msg={}", partition, message);//先异步提交consumer.commitAsync();//继续做别的事} catch (Exception e) {System.out.println("commit failed");} finally {try {consumer.commitSync();} finally {consumer.close();}}}/*** 甚至可以手动提交，指定任意位置的偏移量* 不推荐日常使用！！！*/
// @KafkaListener(topics = "test", groupId = "myoffset-group-4",containerFactory = "manualKafkaListenerContainerFactory")
// public void offset(ConsumerRecord record, Consumer consumer) {
// log.info("手动指定任意偏移量， partition={}, msg={}", record.partition(), record);
// Map<TopicPartition, OffsetAndMetadata> currentOffset = new HashMap<>();
// currentOffset.put(new TopicPartition(record.topic(), record.partition()), new OffsetAndMetadata(record.offset() + 1));
// consumer.commitSync(currentOffset);
// }}
3）重复消费问题
如果手动提交模式被打开，一定不要忘记提交偏移量。否则会造成重复消费！
4）经验与总结
commitSync()方法，即同步提交，会提交最后一个偏移量。在成功提交或碰到无怯恢复的错误之前，commitSync()会一直重试，但是commitAsync()不会。
这就造成一个陷阱：
如果异步提交，针对偶尔出现的提交失败，不进行重试不会有太大问题，因为如果提交失败是因为临时问题导致的，那么后续的提交总会有成功的。只要成功一次，偏移量就会提交上去。
但是！如果这是发生在关闭消费者时的最后一次提交，就要确保能够提交成功，如果还没提交完就停掉了进程。就会造成重复消费！
因此，在消费者关闭前一般会组合使用commitAsync()和commitSync()。
